如何理解bias&variance
如何理解bias&variance
bias是function space中心離optimal model的差距，variance是某次實驗所得模型離function space中心的距離。
比如說，簡單地模型的function space小，隨機性小，因此variance小，但也因為function space小，表示能力有限，因此bias大。
如圖：
該圖中藍色圈代表模型所能表達的範圍。
如何解決variance大的問題
①更多的data②regularization：強迫function更平滑，因此減小variance，但因為調整了function space，可能會增加bias。
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