理解 Bias 与 Variance 之间的权衡
有监督学习中，预测误差的来源主要有两部分，分别为 bias 与 variance，模型的性能取决于 bias 与 variance 的 tradeoff ，理解 bias 与 variance 有助于我们诊断模型的错误，避免 over-fitting 或者 under-fitting. ...
原文：bias、variance与拟合之间的关系
Error Bias Variance Noise 误差的原因： .Bias反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差，即模型本身的精准度，即算法本身的拟合能力。 .Variance反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差，即模型的稳定性。反应预测的波动情况。 .噪声。 为了帮助理解，搬运知乎上的图。bias表示偏离中心的程度，variance表示结果的波动程度。在实际的预测当中，我们 ...
2018-05-06 22:39 0 2012 推荐指数：
相关推荐
模型的偏差bias以及方差variance
, ..., Xn)。抽样的随机性带来了模型的随机性。 我们认为方差越大的模型越容易过拟合：假设有两 ...
正则化——“偏差（bias）”与“方差（variance）”
正则化后的线性回归模型 模型 \[{h_\theta }\left( x \right) = {\theta _0} + {\theta _1}x + {\theta _2}{x^2} + {\t ...
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：。 就是对自变量和因变量之间的关系进行的估计。一般来说，我们无从得之自变量和因变量之间的真实关系f(x)。假设 ...
偏置-方差分解(Bias-Variance Decomposition)
非常重要的概念：欠拟合和过拟合。如果一个模型在训练数据上表现非常好，但是在新数据集上性能很差，就是过拟合，反 ...
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 ...
偏差（bias）和方差（variance）——KNN的K值、RF树的数量对bias和variance的影响
1.前言：为什么我们要关心模型的bias和variance？ 大家平常在使用机器学习算法训练模型时，都会划分出测试集，用来测试模型的准确率，以此评估训练出模型的好坏。但是，仅在一份测试集上测试，存在偶然性，测试结果不一定准确。那怎样才能更加客观准确的评估模型呢，很简单，多用几份测试数据进行 ...
Bias(偏差)，Error(误差)，和Variance(方差)的区别和联系
准： bias描述的是根据样本拟合出的模型的输出预测结果的期望与样本真实结果的差距，简单讲，就是在样本上拟合的好不好。要想在bias上表现好，low bias，就得复杂化模型，增加模型的参数，但这样容易过拟合 (overfitting)，过拟合对应上图是high variance，点很分散 ...