机器学习面试必知：偏差-方差分析

过拟合形象确实是最大似然方法的一个不好的性质，但我们在使用贝叶斯方法对参数进行求和或者积分时，过拟合不会出现。回归线性模型中的最小平方方法也同样会产生过拟合。虽然引入正则化可以控制具有多个参数的模型的过拟合问题，但是这也会产生一个问题，如何确定正则化系数$\lambda$ 。

我们已经知道当使用平方损失函数时，最优的预测由条件期望给出即$$h(x)=E[t|x]=\int tp(t|x)dt$$

最优的最小平方预测由条件均值给出即$E(\mathrm{t}|w)=y(x,w)$ 简单的推导如下： 期望损失$$E[L]=\int \int L(t,y(x))p(x,t)dxdt$$
选用平方损失$$L(t,y(x))=(t-y(x){)}^2$$,$$E[L]=\int \int (t-y(x){)}^{2}p(x,t)dxdt$$ 变分法求解 δ E ( L ) δ y (