机器学习笔记--模型的方差与偏差
什么是模型的方差和偏差 我们经常用过拟合、欠拟合来定性地描述模型是否很好地解决了特定的问题。从定量的角度来说，可以用模型的偏差（Bias）与方差（Variance）来描述模型的性能。在有监督学习中，模型的期望泛化误差可以分解成三个基本量的和---偏差、方差和噪声。 偏差、方差和噪声 1）使用 ...
原文：《机器学习(周志华)》笔记--模型的评估与选择（1）--经验误差与拟合、偏差与方差
一 经验误差与拟合 模型的评估 机器学习的目的是使学到的模型不仅对已知数据而且对未知数据都能有很好的预测能力。不同的学习方法会训练出不同的模型，不同的模型可能会对未知数据作出不同的预测，所以，如何评价模型好坏，并选择出好的模型是我们所学的重点。 训练集与测试集 为什么要划分训练集和测试集 答：我们想要利用收集的西瓜数据构建一个机器学习模型，用来预测新的西瓜的好坏，但在将模型用于新的测量数据之前，我 ...
2020-01-12 19:41 0 1344 推荐指数：
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