偏差，方差以及两者权衡

偏差是由模型简化的假设，使目标函数更容易学习。

一般来说，参数化算法有很高的偏差，使它们学习起来更快，更容易理解，但通常不那么灵活。反过来，它们在复杂问题上的预测性能更低，无法满足算法偏差的简化假设。

Decision trees是低偏差算法的一个例子，而linear regression则是高偏差算法的一个例子。

如果使用不同的训练数据，则目标函数的估计值会发生变化。通过机器学习算法对训练数据估计目标函数，所以我们希望算法有一定的方差，而不是零方差。

K-Nearest Neighbors algorithm是高方差算法的一个例子，而Linear Discriminant Analysis则是一个低方差算法的例子。

任何预测建模机器学习算法的目标都是实现低偏差和低方差。同时，该算法也要能实现良好的预测性能。机器学习算法的参数化通常是一场平衡偏差和方差的战斗。

  • 增加偏差会减少方差。
  • 增加方差会降低偏差。

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