偏差-方差均衡（Bias-Variance Tradeoff）
眾所周知，對於線性回歸，我們把目標方程式寫成：。 （其中，f(x)是自變量x和因變量y之間的關系方程式，表示由噪音造成的誤差項，這個誤差是無法消除的） 對y的估計寫成：。 就是對自變 ...
原文：機器學習算法中的偏差-方差權衡(Bias-Variance Tradeoff)
簡單的以下面曲線擬合例子來講： 直線擬合后，相比原來的點偏差最大，最后一個圖完全擬合了數據點偏差最小 但是拿第一個直線模型去預測未知數據，可能會相比最后一個模型更准確，因為最后一個模型過擬合了，即第一個模型的方差比最后一個模型小。一般而言高偏差意味着欠擬合，高方差意味着過擬合。他們之間有如下的關系： 本文地址 請參考一下三篇文章： 機器學習中的數學 線性回歸，偏差 方差權衡 Bias Varian ...
2014-05-06 21:43 2 10751 推薦指數：
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