Ví dụ về việc sử dụng các công cụ ước tính thiên vị

Công cụ ước tính thiên vị rất hữu ích trong thống kê vì chúng có thể tối ưu hóa lỗi bình phương trung bình nhiều hơn những gì công cụ ước tính không thiên vị có thể quản lý . Tôi đã tự hỏi nếu trong lý thuyếtCS nếu có bất kỳ ví dụ rất đáng chú ý về việc sử dụng hiệu quả các công cụ ước tính thiên vị. Tôi nhận ra danh sách này có thể kéo dài và nếu tôi có thể sửa đổi câu hỏi này thành câu hỏi CW trong danh sách lớn, nhưng bây giờ tôi chỉ tò mò.

Trong học máy, lỗi mẫu của người học ERM là một ước lượng sai lệch của lỗi tổng quát hóa thực sự. Ở đây, sự thiên vị không phải do sự lựa chọn mà là sự cần thiết: chúng ta chỉ đơn giản là không biết cách xây dựng một công cụ ước tính không thiên vị về lỗi tổng quát hóa, và tôi khá chắc chắn rằng không thể từ các nguyên tắc ăn trưa miễn phí nói chung.