丹尼尔卡尼曼噪声在线阅读(丹尼尔 卡尼曼的新书噪声)

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偏差:?十噪声?OverfrallError(CMSE)BiasNoise”[二均方误差图5-5均方误差的两种分解情形正如上面的数学公式以及图5-5所示，仙关和噪声在误关方程中扮演了类似的角色，它们虽彼此独立，但被由了予了相同的权重。需要注意的征，在随后的章节中，我们在分析噪声的成分时也会用类似的平方和分解的方式。误差方程解答了了差，对总体误差会产生什么影响?答案很明显，j姆金提出的问题。同等程度地减少噪声和偏在误差方程中，偏差和噪声可以互换，因此无论是减少噪声还是减少偏差，对减少总体误差而言意义是一样的。在图10%)，因而它们

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对总体误差的影响是等同的。误差方程表明，西姆爹品研;2再去减少噪声5-2中，1的观点是错误的。对于总体误兰而言，品声天的测量最初想减少噪声的想法是正确的。何时发现噪声，你都需要想义办法减少它。这一方程表明，领导所认为的“Good$el]应该在预测中的1i兰和噪声刚好相等《都是无论你西姆金的结果出来之后，和偏关是独立的:无论偏差的大小如何，减少噪声都有益处。这个络论虽然很违反直觉，表明了减少相同数量入噪声和1图中左右两图的内容，图A:噪声不变，偏差减半0误差但非常图B:偏差不变，噪声减半要。为了说明这一点，图5-6和兰所产生的效果

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。为了帮助你最初的误关分布〈来目图解下5-2)用虚线表示。-30-20-1001020304050-30-20-I001020304050图5-6”偏差减半〈A)与噪声减半〈B)时的误差分布情况在图5-6的图有差，随后决定将其减半，他发现了1反馈的方式。他未对噪声来取任的;预测的总体分布更F何措施。接近真实值了。在图5-6的图B中，我们可以看到，的批准，其结果电各会是:天没有改变，过于乐观的预改进的效果是如果西噪声减半。看似矛盾的是，姆金的提议获A中，我们假设西姆金的领导决定采用自己的方式:如通过辐这和训师提供显而易见得了领导

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