Essie2022-01-06 09:38:46

你好，讲义上的内容是正确的，来自原版书的P261页。260页是说，是站在数据集的角度，把数据集分为三个部分，training sample，validation sample，和test sample，其中拿样本内(in-sample)的一部分数据用来训练模型，叫training sample，样本内的另外一部分用来调优模型，叫做validation sample，最后拿样本外的新数据，测试整体模型的预测能力叫做test sample，是从数据集上去区分的。而261页(也就是讲义上的内容)，它是从error的角度去分析的，bias error是用最初训练模型的那些数据，来衡量模型的拟合度，称为基差错误。然后它将其他用来调优模型和验证模型的数据的结果一起打包，统称为方差错误。是站在误差角度去分析的。所以这两页是从两个角度去分析的，不要混淆哦。
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