【机器学习课程-华盛顿大学】：2 回归 2.3 性能评估（2）
一、预测误差：3种误差相加
期望预测误差：泛化误差generalization error的预测值
用模型，对于所有训练集都得到预测误差，然后把误差值进行平均
平均预测误差：
（1）第一项：噪声方差
噪声是不可减少的误差
（2）偏差bias
在各个训练集上得到的不同模型下的预测，再平均。
真实模型结果 - 多个预测模型得到的平均模型的预测结果 = 偏差bias
（3）方差
在多个训练集上预测模型与平均模型之间的方差。
二、数据集作用和划分
三、测试
- 特征集与子特征集：题号3错误，答案为3
- 固定模型复杂度，训练集无限：如下结果错误，正确答案？