\(\;\;\;\;\;\)估计,顾名思义就是对变量的估计咯,我们在对变量进行预测时,希望估计值能尽可能地逼近真实值。为了区分真实值和估计值,我们习惯用\(\theta\)表示真实值,用\(\hat \theta\)表示估计值。令\({\rm{\{ }}{x^{(1)}} \cdots {x ...
本文首发自公众号:RAIS 前言 本系列文章为 Deep Learning 读书笔记,可以参看原书一起阅读,效果更佳。 估计 统计的目的是为了推断,大量的统计是为了更好的推断,这就是一种估计,一种根据现有信息对可能性的一种猜测。 点估计:点估计指的是用样本数据估计总体的参数,估计的结果是一个点的数值,因此叫做点估计。这个定义非常宽泛, hat theta m g x , x , ..., x m ...
2020-04-02 18:22 0 797 推荐指数:
\(\;\;\;\;\;\)估计,顾名思义就是对变量的估计咯,我们在对变量进行预测时,希望估计值能尽可能地逼近真实值。为了区分真实值和估计值,我们习惯用\(\theta\)表示真实值,用\(\hat \theta\)表示估计值。令\({\rm{\{ }}{x^{(1)}} \cdots {x ...
输入和目标变量之间关系的估计。我们将这种类型的点估计称为函数估计 2.偏差 估计的偏差被定义为 ...
偏差和方差 一、总结 一句话总结: 偏差(bias):偏差衡量了模型的预测值与实际值之间的偏离关系。 方差(variance):方差描述的是训练数据在不同迭代阶段的训练模型中,预测值的变化波动情况(或称之为离散情况)。 1、偏差和方差对应的实际情况实例? [一]、低偏差,低 ...
1 参数估计、频率学派和贝叶斯学派 1.1 极大似然估计 设\(\bm{X}=(X_1,\dots X_n)\)(这里\(\bm{X}\)是随机向量,代指样本,注意机器学习里的样本是单个数据点,统计学里样本是指所有数据的集合)是来自以\(f(\bm{x}|\bm{\theta ...
【转载】 https://www.zhihu.com/question/20448464/answer/765401873 在忽略噪声的情况下,泛化误差可分解为偏差、方差两部分。偏差:度量学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度,也叫拟合能力。方差:度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习 ...
解释一 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。 参考:Understanding ...
想象你开着一架黑鹰直升机,得到命令攻击地面上一只敌军部队,于是你连打数十梭子,结果有一下几种情况: 1.子弹基本上都打在队伍经过的一棵树上了,连在那棵树旁边等兔子的人都毫发无损,这就是方差小(子弹打得很集中),偏差大(跟目的相距甚远)。 2.子弹打在了树上,石头上,树旁边等兔子 ...
“偏差-方差分解”(bias-variance decomposition) 是解释学习算法泛化性能的一种重要工具。 偏差-方差分解试图对学习算法的期望泛化错误率进行拆解。我们知道,算法在不同训练集上学得的结果很可能不同,即便这些训练集是来自同一个分布。对测试样本x,令yD为x在数据集中的标记 ...