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 ...
原文：模型的偏差bias以及方差variance
.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 X , X , ..., 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 X , X , ..., 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：假设有两个训练集A和 ...
2018-08-19 20:27 0 3685 推荐指数：
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