摘要：1. K-NN algorithm does more computation on test time rather than train time True, 因为要计算query与其他所有点之间的距离 2. 用decision tree表示Boolean function，可以先将真值表画出来 阅读全文

摘要：1. Bias-Variance Decomposition bias：模型真实值与预测值之间的差距（模型本身问题） variance：由于训练数据不同导致的误差 2. stability variance小，bias大的模型 同一个数据集产生两个set，同一个training algorithm对 阅读全文

摘要：1. inductive bias: 模型由于假定好的限制，不能跟真实的模型足够接近 如linear regression：假设target function是线性的；使用尽可能减小MSE来作为优化方向 nearest neighbor：假设function不能由一个简单的线性或非线性的functi 阅读全文