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#请教#为什么说朴素贝叶斯是高偏差低方差?

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最近老师在人工智能课堂上提到,小训练集,高偏差/低方差的分类器(例如朴素贝叶斯NB)要比低偏差/高方差大分类的优势大(例如KNN),但是随着训练集的增长,模型对于原数据的预测能力就越好,偏差就会降低,此时低偏差/高方差分类器就会渐渐的表现其优势,而此时高偏差分类器此时已经不足以提供准确的模型,各位朋友可以详细解释下为什么说朴素贝叶斯是高偏差低方差?
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精彩评论2

dong  TF豆豆  发表于 2018-5-13 17:25:41 | 显示全部楼层
最后几个字是高偏差低方差,不小心打错了
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wangxiaoniao  TF荚荚  发表于 2018-7-3 16:52:57 | 显示全部楼层
没有大神讲解讲解吗?
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