方差与偏差

在周志华《机器学习》这本书中，提到了方差与偏差的概念。在后来的学习中越发感觉理解方差与偏差可以从更深层次理解各种学习算法。 在书中做了如下表述： 在忽略噪声的情况下，泛化误差可分解为偏差、方差两部分。 偏差：度量学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，也叫拟合能力。 方差：度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化，即刻画了数据扰动造成的影响。 神图： 另外节选《机器学习》第45页的公式：

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