【金秋打卡】第11天 机器学习中的统计学基础-机器学习中的偏差和方差

课程名称：机器学习中的统计学基础

课程章节：机器学习中的偏差和方差

课程讲师： 北极小琪

课程内容：

欠拟合：高偏差，低方差
训练不足，数据记得扰动无法使学习器发生显著变化，通常需要加特征。

过拟合：低偏差，高方差：
数据集稍微的风吹草动，会让学习器显著变化。不具有普适性。

偏差和方差往往不可兼得。

课程收获：
更深入理解方差和偏差，在不同的拟合模型中，方差和偏差往往不能够兼得。