当我们在机器学习领域进行模型训练时,出现的误差是如何分类的? 我们首先来看一下,什么叫偏差(Bias),什么叫方差(Variance): 这是一张常见的靶心图 可以看左下角的这一张图,如果我们的目标是打靶子的话,我们所有的点全都完全的偏离了这个中心的位置,那么这种情况就叫做偏差 再看 ...

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 ...

偏差和方差 一、总结 一句话总结： 偏差（bias）：偏差衡量了模型的预测值与实际值之间的偏离关系。 方差（variance）：方差描述的是训练数据在不同迭代阶段的训练模型中，预测值的变化波动情况（或称之为离散情况）。 1、偏差和方差对应的实际情况实例？ [一]、低偏差，低 ...

【转载】 https://www.zhihu.com/question/20448464/answer/765401873 在忽略噪声的情况下，泛化误差可分解为偏差、方差两部分。偏差：度量学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，也叫拟合能力。方差：度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习 ...

解释一 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。 参考：Understanding ...

本文首发自公众号：RAIS 前言 本系列文章为 《Deep Learning》 读书笔记，可以参看原书一起阅读，效果更佳。 估计 统计的目的是为了推断，大量的统计是为了更好的推断，这 ...

\(\;\;\;\;\;\)估计，顾名思义就是对变量的估计咯，我们在对变量进行预测时，希望估计值能尽可能地逼近真实值。为了区分真实值和估计值，我们习惯用\(\theta\)表示真实值，用\(\hat ...

想象你开着一架黑鹰直升机，得到命令攻击地面上一只敌军部队，于是你连打数十梭子，结果有一下几种情况: 1.子弹基本上都打在队伍经过的一棵树上了，连在那棵树旁边等兔子的人都毫发无损，这就是方差小（子弹打得很集中），偏差大（跟目的相距甚远）。 2.子弹打在了树上，石头上，树旁边等兔子 ...