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在机器学习中,方差(Variance)与偏差(Bias)、过拟合(Overfitting)与欠拟合(Underfitting)、学习曲线(Learning Curve)是几个密切相关的概念,它们从不同角度描述了模型的性能和学习过程中的问题。下面我将详细解释这些概念及其区别。
方差与偏差偏差(Bias):偏差是指模型预测值与真实值之间的差异。高偏差通常意味着模型过于简单,不能很好地捕捉数据的复杂性,导致欠拟合。
方差(Variance):方差是指模型对训练数据微小变化的敏感性。高方差通常意味着模型过于复杂,对训练数据中的噪声也进行了学习,导致过拟合。
偏差-方差权衡(Bias-Variance Tradeof...
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