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当训练样本数量趋向于无穷大时，在该数据集上训练的模型变化趋势

[单选题]
当训练样本数量趋向于无穷大时，在该数据集上训练的模型变化趋势，对于其描述正确的是 ： 
  • 偏差(bias)变小
  • 偏差变大
  • 偏差不变
  • 不确定
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lijiajun0499头像 lijiajun0499
训练样本数量趋近于无穷大时，模型方差变小，偏差不变，因为偏差模型的拟合能力相似。
泛化误差=偏差+方差+噪声：
偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，即刻画了模型本身的拟合能力；
方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化，即刻画了数据扰动所造成的影响；
噪声则表达了在当前任务上任何学习算法所能达到的期望泛化误差的下界，即刻画了学习问题本身的难度。
发表于 2021-10-18 21:20:19 回复(0)
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问题信息

算法工程师 第四范式 2020
上传者：小小
难度：
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