机器学习面试必知：偏差-方差分析

过拟合形象确实是最大似然方法的一个不好的性质，但我们在使用贝叶斯方法对参数进行求和或者积分时，过拟合不会出现。回归线性模型中的最小平方方法也同样会产生过拟合。虽然引入正则化可以控制具有多个参数的模型的过拟合问题，但是这也会产生一个问题，如何确定正则化系数 λ \lambda λ 。 我们已经知道当使用平方损失函数时，最优的预测由条件期望给出即 h ( x ) = E [ t ∣ x ] = ∫ t

>>阅读原文<<