Zastosowanie Kompromis między obciążeniem a wariancją przedstawia konceptualizację podstawowego problemu statystyki i uczenia maszynowego jakim jest wybór modelu o optymalnej efektywności. Techniki pozwalające poradzić sobie z kompromisem to m.in. regularyzacja, sprawdzian krzyżowy, optymalizacja kryteriów informacyjnych takich jak AIC czy BIC, oraz bagging (bootstrap) i metody zespołowe.
Przypisy
Kategoria:Modelowanie statystyczne Kategoria:Teoria estymacji Kategoria:Uczenie maszynowe