近似误差与估计误差

【随手写】近似误差与估计误差

​ 在读《统计学习方法》中关于k-邻近算法的介绍时，发现了这么一段话：

​ 近似误差（Approximation Error）: 训练时，训练集与当前模型的误差；

​ 估计误差（Estimation Error）： 训练完成后，所选择的模型已经固定，模型对未知数据拟合时的误差。

​ 近似误差与估计误差二者不可兼得，此消彼长，需要取其平衡。