我们的思维充满着各种各样的捷径，当需要做决策的瞬间，脑子里面其实在不断的抄捷径，扫描以往的成功经验，如果找到一个适用的方案，立即停止搜索。这样的思维捷径，可以让我们迅速做出决策，却也埋下了种种陷阱，让我们在不知不觉中作出错误的决策。有一则是笑话是，宿舍夜里同学卧谈生理知识，一男突然发问：你说 ...

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 ...

这个选择偏差(selection bias)主要是以信息流推荐为例来说的。在这里说的是由于展示位置等因素，虽然这个内容用户不一定很喜欢，但是还是点击了。去除选择偏差，就是考虑用户的点击互动行为多大程度是受展示位置的影响。一般来说信息流场景下，第一条的点击率，互动率是要高于之后的位置。统计 ...

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。 ...

　　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 ...

【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 ...