机器学习和数据挖掘（8）：偏见方差权衡

偏见方差权衡 偏见和方差 我们一直试图在近似和泛化之间找到一个平衡。 我们的目标是得到一个较小的 Eout ，也希望在样例之外也表现得非常棒的 Eout 。复杂的假设集 H 将有机会得到一个接近目标函数的结果。 VC维分析使用的是泛化边界来进行泛化。根据公式 Eout≤Ein+Ω ，其中 Ein 是我们在算法中需要去减少的值，如果它比较小，我们就得到了一个不错的近似函数（起码在某些点上是这样）；而

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