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 ...

原文链接：https://blog.csdn.net/xidiancoder/article/details/71341345 对于一维数据的分析，最常见的就是计算平均值(Mean)、方差(Variance)和标准差(Standard Deviation)。在做【特征工程】的时候，会出 ...

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

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 ...

Total variation norm is commonly used to make the visual data more local smooth. 1) definition For matrices, the TV norm is defined as where ...

Variation Model的主要原理是将待检测的图像与一张标准图像作比较，找出待检测图像与标准图像（ideal image）的明显差异（也就是不良）。标准图像可以采用几张OK品的图像训练（training）得到，也可以通过对一张OK品图像进行处理得到。训练后得到标准图像和一张variation ...

Error = Bias^2 + Variance+Noise 误差的原因： 　　1.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。 　　2.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 ...

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, ..., ...