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偏差方差分解定理,偏差方差分解问题python

泛化误差可以分解成偏差的平方加上方差加上噪声偏差度量了学习算法的期望预测和真实结果的偏离程度,刻画了学习算法本身的拟合能力。方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化,

什么是偏差与方差?

泛化误差可以分解成偏差的平方加上方差加上噪声

偏差度量了学习算法的期望预测和真实结果的偏离程度,刻画了学习算法本身的拟合能力。

方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化,刻画了数据扰动所造成的影响

噪声表达了 当前任务上任何学习算法所能达到的期望泛化误差下届,刻画了 问题本身的难度。

偏差和方差一般称为bias 和variance,一般训练程度越强,偏差越小,方差越大,泛化误差一般在中间有一个最小值,如果偏差较大,方差较小,此时一般称为欠拟合,而偏差小,方差大称为过拟合。


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