在机器学习中,有一种误差()是无法被消除的,这种误差常常由数据噪音和随机性产生,我们在对数据进行建模的时候通常允许这种误差的存在,这种误差叫做()
A: 不可避免误差
(Irreducible
Errors)
B: 方差(Variance)
C: 偏差(Bias)
D: 过拟合误差
(Overfitting
Errors)
A: 不可避免误差
(Irreducible
Errors)
B: 方差(Variance)
C: 偏差(Bias)
D: 过拟合误差
(Overfitting
Errors)
