AI学习笔记——Bias and Variance tradeoff (方差偏差的平衡)
上一篇文章介绍了机器学习中需要理解的几个重要概念，这些概念在训练模型的过程中至关重要，尤其是Bias 和 Variance 的分析，关系到在机器学习的过程的实际操作中，如何优化训练模型。 1、Bias and Variance tradeoff的最简单方法 当Bias很高的时候，就增加模型的复杂度（比如增加神经网络的神经元个数，神经网络的层数） 当Variance很高的时候，就增加训练的样本量。
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