我們的函數是有high bias problem(underfitting problem)還是 high variance problem(overfitting problem)，區分它們很得要，因為有助于我們提升我們的預測準確性。

bias problem(underfitting problem)/variance problem(overfitting problem)

Training error & validation/test error 隨著d的不同而變化的函數

從圖中可以看出隨著d的增大，trainning error越來越小。validation error剛開始很大，隨著d的增大變小，當d=2時，此時validation error 最小，隨后隨著d的增大而增大。

如何判斷是bias problem還是variance problem

當我們的J_train(θ)與J_cv(θ)都很大,即J_cv(θ)≈J_train(θ)，是bias problem(underfit)

當我們的J_cv(θ)>>J_train(θ)時，是variance problem(overfit)

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轉載于:https://www.cnblogs.com/yan2015/p/5051302.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Bias vs. Variance(1)--diagnosing bias vs. variance的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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