2019年12月2日
方差与偏差，bias vs variance
摘要： 一、方差与偏差文字与数学解释 （1）文字解释 偏差：预测值与真实值的差值 方差：预测值与训练数据集值的差值 （2）数学解释 对测试样本的预测值 $y-f(x;D)$ 泛化误差：$Err(x)=E[(y-f(x;D))^{2}]$ 测试样本的均值 $\bar{f}=E_{D}[f(x;D)]$，例如有 阅读全文
posted @ 2019-12-02 23:52 ylxn 阅读(559) 评论(0) 推荐(0) 编辑