偏差-方差均衡（Bias-Variance Tradeoff）
众所周知，对于线性回归，我们把目标方程式写成：。 （其中，f(x)是自变量x和因变量y之间的关系方程式，表示由噪音造成的误差项，这个误差是无法消除的） 对y的估计写成：。 就是对自变 ...
原文：机器学习算法中的偏差-方差权衡(Bias-Variance Tradeoff)
简单的以下面曲线拟合例子来讲： 直线拟合后，相比原来的点偏差最大，最后一个图完全拟合了数据点偏差最小 但是拿第一个直线模型去预测未知数据，可能会相比最后一个模型更准确，因为最后一个模型过拟合了，即第一个模型的方差比最后一个模型小。一般而言高偏差意味着欠拟合，高方差意味着过拟合。他们之间有如下的关系： 本文地址 请参考一下三篇文章： 机器学习中的数学 线性回归，偏差 方差权衡 Bias Varian ...
2014-05-06 21:43 2 10751 推荐指数：
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