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 ...

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、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 ...

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

1. 模型的偏差以及方差： 模型的偏差：是一个相对来说简单的概念：训练出来的模型在训练集上的准确度。 模型的方差：模型是随机变量。设样本容量为n的训练集为随机变量的集合(X1, X2, ..., Xn)，那么模型是以这些随机变量为输入的随机变量函数（其本身仍然是随机变量）：F(X1, X2 ...

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 ...

　　对一个学习算法除了通过实验估计其泛化性能，还需要更好的了解泛化能力的原因，偏差-方差分解时解释算法泛化性能的一种重要的工具。 　　对于测试样本x，令yD为x在数据集中的标记（可能存在噪声导致标记值和真实值不同），y为x的真实值，f(x;D)在训练集D上学得模型f在x上的输出。以回归任务为例 ...