机器学习、深度学习、数据挖掘——问题集锦

机器学习、深度学习、数据挖掘——问题集锦 1、对偏差、方差的理解 首先 : Error=Bias2+Variance+noise , Err(x)=[E[f^(x)]−f(x)]2+E[f^(x)−E[f(x)]]2+σ2 Error反映的是整个模型的准确度，Bias反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差，即模型本身的精准度，Variance反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差

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