机器学习中方差与偏差、过拟与欠拟合、学习曲线有啥区别？
网友回复
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...
点击查看剩余70%
by thinkfuture
我知道答案，我要回答
私活外包
最新提问
有没有免费让ai自动帮你接管操作电脑的mcp服务？
mcp为啥用Streamable HTTP 替代 HTTP + SSE？
scratchjr有没有开源的前端html网页版本源代码？
多模态大模型能否根据ui交互视频来来模仿写出前端交互动画效果ui代码？
如何用阿里云oss+函数计算fc+事件总线EventBridge+消息队列+数据库+redis缓存打造一个高并发弹性系统？
阿里云函数计算 FC如何在海外节点搭建一个代理网络？
ai studio中gemini build的代码如何发布到github pages等免费网页托管上 ？
如何在cursor、qoder、trae中使用Claude Skills功能？
有没有不用u盘就能重装系统的开源工具？
python如何固定摄像头实时计算停车场停车位剩余数量？
