算法中的泛化误差、偏差、方差、噪声的理解

摘要：在现实任务中，我们往往有多种学习算法可供选择，甚至对同一个学习算法，当使用不同的参数配置时，也会产生不同的模型，那么，我们该如何选用哪一个学习算法，使用哪一种参数配置呢？这就是机器学习中的“模型选择”问题，理想的解决方案是对候选模型的泛化误差进行评估，然后选择泛化误差最小的那个模型。   泛化误差意义 以前在机器学习中一直使用经验风险（训练误差）来逼近真实风险，但事实上多数情况经验风险并不能

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