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 ...
原文：机器学习总结-bias–variance tradeoff
bias variance tradeoff 通过机器学习，我们可以从历史数据学到一个 f ，使得对新的数据 x ，可以利用学到的 f 得到输出值 f x 。设我们不知道的真实的 f 为 overline f ，我们从数据中学到的 f 为 f ，实际上 f 是 overline f 的一个估计。在统计中，变量 x 的均值 mean 表示为 mu ，方差 variance 表示为 sigma ，假设 ...
2017-01-04 10:30 0 4301 推荐指数：
相关推荐
机器学习中的偏差(bias)和方差(variance)
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 ...
偏差(Bias)和方差(Variance)——机器学习中的模型选择
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 ...
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 ...
机器学习中的Bias(偏差)，Error(误差)，和Variance(方差)有什么区别和联系？
原文：http://www.zhihu.com/question/20448464 5 个回答 .zm-item-answer"}" data-init="{" ...
机器学习中的Bias(偏差)，Error(误差)，和Variance(方差)有什么区别和联系？（转）
偏差、方差的权衡(trade-off)： 偏差(bias)和方差(variance)是统计学的概念，刚进公司的时候，看到每个人的嘴里随时蹦出这两个词，觉得很可怕。首先得明确的，方差是多个模型间的比较，而非对一个模型而言的，对于单独的一个模型，比如说: 这样的一个给定了具体 ...
机器学习个人总结
除了一开始做的笔记后面都没了，公式好难推 人工智能主要包括感知智能（比如图像识别、语言识别和手势识别等）和认知智能（主要是语言理解知识和推理）。它的核心是数据驱动来提升生产力、提升生产效率。 机器学习相关技术属于人工智能的一个分支。其理论主要分为如下三个方面 ...
机器学习总结
背景：本文只是对机器学习相关知识的梳理和复习用，因此顺序上可能有些随意 摘要： 1.各种算法的推导 2.各种算法的比较（或优缺点） 3.学习理论 4.特征选择方法 5.模型选择方法 6.特征工程 7.数据预处理 8.应用例子 内容 ...