机器学习中的偏差和方差
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 ...
原文：机器学习－－偏差和方差
这篇博文主要是解释偏差和方差，以及如何利用偏差和方差理解机器学习算法的泛化性能 综述 在有监督学习中，对于任何学习算法而言，他们的预测误差可分解为三部分 偏差 方差 噪声 噪声属于不可约减误差，无论使用哪种算法，都无法减少噪声。 通常噪声是从问题的选定框架中引入的错误，也可能是由诸如未知变量之类的因素引起的，这些因素会影响输入变量到输出变量的映射。噪声表达了在当前任务上任何学习算法所能达到的期望泛 ...
2020-02-23 21:15 0 1046 推荐指数：
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