机器学习基础理论

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原创 最新推荐文章于 2026-03-03 21:11:00 发布 163 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
机器学习基础理论 - 偏差 vs 方差，欠拟合 vs 过拟合 记在训练集 D上学得的模型为f(x;D)模型的期望预测为 $$ \hat{f}(x) = E_D [f(x;D)] $$偏差偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，即刻画了学习算法本身的拟合能力；方差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，即刻画了数据扰动所造成的影响（模型的稳定性噪声则表达了在当前任务上任何学习算法所能达到的期望泛化误差的下界，即刻画了学习问题本身的难度。偏差-方差分解”表明模型的泛化能力是由算法的能力、数据的充分性、任务本身的难度共同决定的。 阅读详情

过拟合和欠拟合：

https://www.cnblogs.com/huangyc/p/9686107.html

https://blog.youkuaiyun.com/hurry0808/article/details/78148756

 

 

[十大经典算法](https://www.cnblogs.com/en-heng/p/5974371.html)

 

 

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