机器学习-偏差和方差

机器学习-偏差和方差 今天我们来讲一下机器学习中的方差和偏差，这两个概念可能在学习数学的时候，能够了解到，但是再机器学习中，这两个概念和数学上的概念有着一些差距 偏差 估计的偏差 (Bias) 被定义为： 其中期望作⽤在所有数据上，θ 是⽤于定义数据⽣成分布的真实值。偏差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，或者说算法本身的拟合能力。 这里解释一下：期望作⽤在所有数据上

>>阅读原文<<