PRMLメモ３章 3.2 - trsing’s diary

3.2 バイアス‐バリアンス分解

※普段は分散表記なのになぜここはバリアンス表記…
※1.5.5を復習しておけば楽

(3.37)：(1.90)参照。第二項は $t$ の分布の分散を $x$ に関して平均したもの(ノイズ)

分布 $p(t,x)$ に従うデータ集合から任意のデータ集合 $\mathcal{D}$ を取ってきて予測関数 $y(x:\mathcal{D})$ を求める。データ集合 $\mathcal{D}$ が異なれば予測関数 $y(x:\mathcal{D})$ が異なるため二乗損失の値も異なる→学習アルゴリズムの性能をデータ集合 $\mathcal{D}$ の取り方に関する平均で評価する。