一、统计学的基本概念 统计学里最基本的概念就是样本的均值、方差、标准差。首先，我们给定一个含有n个样本的集合，下面给出这些概念的公式描述： 均值： 标准差： 方差： 均值描述的是样本集合的中间点，它告诉我们的信息是有限的，而标准差给我们描述的是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均 ...

机器学习数学笔记|期望方差协方差矩阵 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 本博客为七月在线邹博老师机器学习数学课程学习笔记 为七月在线打call!! 课程传送门 简单概率计算 Example1 我们的思路是,若A先到达则假设A是一条长1cm的线段.B出现的概率 ...

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 ...

均值和协方差矩阵的估计量定义 设模式的类概率密度函数为p(x)，则其均值向量定义为： 其中，x = (x1, x2, …, xn)T，m = (m1, m2, …, mn)T。若以样本的平均值作为均值向量的近似值，则均值估计量为： 协方差矩阵为： 其每个元素clk定义 ...

的离散程度，概率论中用方差来度量随机变量和其数学期望（均值）之间的偏离程度。统计中的方差是每个样本值与 ...

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 ...

模型性能的度量 目标：已知样本\((x_1, y_1),(x_2,y_2),...,(x_n, y_n)\)，要求拟合出一个模型（函数）\(\hat{f}\)，其预测值与样本实际值y的误差最小。 考虑到样本数据其实是采样，y并不是真实值本身，假设真实模型（函数）是f，则采样值\(y=f(x ...

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 ...