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 ...

模型性能的度量 在监督学习中，已知样本 ，要求拟合出一个模型（函数），其预测值与样本实际值的误差最小。 考虑到样本数据其实是采样，并不是真实值本身，假设真实模型（函数）是，则采样值，其中代表噪音，其均值为0，方差为。 拟合函数的主要目的是希望它能对新的样本进行预测 ...

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 ...

David Barber; Book 【贝叶斯网络之父Judea Pearl：新因果科学与数据科学、人工智能的思考】 最近读了洪永淼教授和汪寿阳教授的论文--《大数据、机器学习与统计学：挑战与机遇》 讲座视频：https ...

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 ...

　　对一个学习算法除了通过实验估计其泛化性能，还需要更好的了解泛化能力的原因，偏差-方差分解时解释算法泛化性能的一种重要的工具。 　　对于测试样本x，令yD为x在数据集中的标记（可能存在噪声导致标记值和真实值不同），y为x的真实值，f(x;D)在训练集D上学得模型f在x上的输出。以回归任务为例 ...

统计推断（statistical inference），在计算机科学中也被称为“机器学习”，是使用数据推断生成数据分布的过程 一个经典的统计推断问题是：给一个样本(\(\sim\)意味X_1,...,X_n独立且相互都有相同的边缘分布函数，即是来自F简单随机样本)\(X_1,...,X_n ...