机器学习算法/模型——模型泛化

模型泛化 理论 概论 公式推导 泛化误差 = 偏差 + 方差 + 噪声学习 噪声：错误标记 方差：模型的预测稳定性 - 数据扰动对模型的影响 偏差：考察模型本身拟合能力 经验误差与泛化能力之间的矛盾 分析手段 解决办法 理论 概论 泛化误差/预测误差 学习算法的预测误差, 或者说泛化误差(generalization error)可以分解为三个部分: 偏差(bias), 方差(variance)

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