吴恩达的教程
机器学习训练要保证模型在训练集的准确率高，即低bias（偏差）；同时也要保证验证集的准确率，不产生过拟合现象，即保证低variance(方差) 。两者可能互相制约，需要做tradeoff 。
在训练过程中，可以先针对bias做改进，方法包括：选用更大的网络，训练更长时间，或者更换模型。
降低了bias后，如果variance不达标，再针对variance做改进。方法包括：提高数据量，使用正则化，更换模型（如神经网络）。
降低variance后，再观察bias，如此往复，直到得到一个满意的模型。
在深度学习里，只要保证层次够深或者数据够多，可以降低bias的同时不明显提高variance ，或者降低variance 的同时不明显提高bias。这也是深度学习对监督学习大有裨益的一方面。
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Bias-Variance Decomposition 是机器学习中一个很重要的分析工具， 它可以指导开发者如何继...
例句：The tradeoff between inflation and unemployment. 在通货膨胀...
很显然，我现在需要比以往更多的进行tradeoff。权衡更多，舍弃更多。不可能像年少时候那么轻狂肆无忌惮了。有点遗憾。
题目是前几天看《万万没想到——用理工科的思维理解世界》时，意外发掘的很喜欢的一个词。碰巧最近在准备一个语言考...
英语学习：tradeoff：权衡query：询问amortized：分期偿还债务evident：明显的nevert...
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本文标题：机器学习bias-variance tradeoff
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