数学解释 偏差：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距。偏差越大，越偏离真实数据，如下图第二行所示。 方差：描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是离其期望值的距离。方差越大，数据的分布越分散，如下图右列所示。 机器学习中的偏差和方差 首先，假设 ...

)+\epsilon\),其中\(\epsilon\) 代表噪音，其均值为0， 方差为\(\sigma^2 ...

这篇博文主要是解释偏差和方差，以及如何利用偏差和方差理解机器学习算法的泛化性能 综述 在有监督学习中，对于任何学习算法而言，他们的预测误差可分解为三部分 偏差 方差 噪声 噪声属于不可约减误差，无论使用哪种算法，都无法减少噪声。 通常噪声是从问题的选定框架中引入的错误 ...

转发：http://blog.csdn.net/mingtian715/article/details/53789487请移步原文 内容参见stanford课程《机器学习》 对于已建立的某一机器学习模型来说，不论是对训练数据欠拟合或是过拟合都不是我们想要的，因此应该有一种合理 ...

模型性能的度量 在监督学习中，已知样本 ，要求拟合出一个模型（函数），其预测值与样本实际值的误差最小。 考虑到样本数据其实是采样，并不是真实值本身，假设真实模型（函数）是，则采样值，其中代表噪音，其均值为0，方差为。 拟合函数的主要目的是希望它能对新的样本进行预测 ...

什么是模型的方差和偏差 我们经常用过拟合、欠拟合来定性地描述模型是否很好地解决了特定的问题。从定量的角度来说，可以用模型的偏差（Bias）与方差（Variance）来描述模型的性能。在有监督学习中，模型的期望泛化误差可以分解成三个基本量的和---偏差、方差和噪声。 偏差、方差和噪声 1）使用 ...

原文：http://www.zhihu.com/question/20448464 5 个回答 .zm-item-answer"}" data-init="{" ...

https://blog.csdn.net/ChenVast/article/details/81385018 符号 涵义 ...