偏差与方差

引言 偏差 Bias 方差 Variance 写这篇文章的原因是集成学习中提到了Boosting主要是减少Bias，Bagging 主要是减小Variance。 Bias和Variance是针对Generalization(泛化、⼀一般化)来说的。在机器学习中，我们用训练数据集学习一个模型，我们通常会定义一个损失函数(Loss Function),通过最小化这个损失函数，提高模型性能。但单纯得将训

>>阅读原文<<