摘要：
0、概述 偏差（bias）-方差（Variance）分解是统计学解释学习算法泛化性能的一种重要工具。可以把一种学习算法的期望误差分解为三个非负项的和，即偏差bias、方差variance和样本噪音noise。可以根据分解后每一项的具体值做模型的进一步调整。 1、指标解释 偏差-方差分解中，共涉及到四 阅读全文
摘要：
0、概述 首先引入两个事件的全概率公式。接下来假设属性之间是相互对的，引出了朴素贝叶斯公式。由于实际问题中，属性之间完全独立这个假设几乎是不可能的，属性除了与类别相关外，还会与除本身外的其他属性相关，为了有效利用属性之间的相关信息，引入了半朴素贝叶斯方法。 1、全概率公式（贝叶斯公式） 设A和B为两 阅读全文