校招在即,准备准备一些面试可能会用到的东西吧.希望这次面试不会被挂. 基本概念 说到机器学习模型的误差,主要就是bias和variance. Bias:如果一个模型的训练错误大,然后验证错误和训练错误都很大,那么这个模型就是高bias.可能是因为欠拟合,也可能是因为模型是弱分类器. Variance:模型的训练错误小,但是验证错误远大于训练错误,那么这个模型就是高Variance,或者说它是过拟合. 这个图中,左上角是低偏差低方差的,可以看到所有的预测值,都会落在靶心,完美模型: 右上角是高偏差…