Сегодня дадим немного объяснений стандартных для машинного обучения понятий: смещение, разброс, переобучение и недообучение. Как всегда, всё объясним просто (но нужна будет математическая подготовка), на картинках, с примерами (в данном случае на модельных задачах). Все рисунки и эксперименты авторские, в конце, по традиции, изюминка – в чём при объяснении этих понятий Вас обманывают на курсах по ML и в учебниках;)
Анализ малых данных 