error 来源:bias 和 variance

mean: μ

variance: σ^2

s^2 是 σ^2的估测值

E[f*] = f^-: f* 的期望值

简单的模型 Variance 较小,简单的模型受数据波动影响小

复杂模型的 Bias 更小

Regularization ==> 使曲线变平滑6

 

Cross Validation

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