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泛化誤差可以分解成偏差的平方加上方差加上噪聲。
偏差度量了學(xué)習(xí)算法的期望預(yù)測(cè)和真實(shí)結(jié)果的偏離程度，刻畫了學(xué)習(xí)算法本身的擬合能力，方差度量了同樣大小的訓(xùn)練集的變動(dòng)所導(dǎo)致的學(xué)習(xí)性能的變化，刻畫了數(shù)據(jù)擾動(dòng)所造成的影響，噪聲表達(dá)了當(dāng)前任務(wù)上任何學(xué)習(xí)算法所能達(dá)到的期望泛化誤差下界，刻畫了問(wèn)題本身的難度。
偏差和方差一般稱為bias和variance，一般訓(xùn)練程度越強(qiáng)，偏差越小，方差越大，泛化誤差一般在中間有一個(gè)最小值，如果偏差較大，方差較小，此時(shí)一般稱為欠擬合，而偏差較小，方差較大稱為過(guò)擬合。
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2023-10-14 12:55:06
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2023-10-14 12:48:59
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2023-10-14 12:34:11
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