數學解釋 偏差：描述的是預測值（估計值）的期望與真實值之間的差距。偏差越大，越偏離真實數據，如下圖第二行所示。 方差：描述的是預測值的變化范圍，離散程度，也就是離其期望值的距離。方差越大，數據的分布越分散，如下圖右列所示。 機器學習中的偏差和方差 首先，假設 ...

)+\epsilon\),其中\(\epsilon\) 代表噪音，其均值為0， 方差為\(\sigma^2 ...

這篇博文主要是解釋偏差和方差，以及如何利用偏差和方差理解機器學習算法的泛化性能 綜述 在有監督學習中，對於任何學習算法而言，他們的預測誤差可分解為三部分 偏差 方差 噪聲 噪聲屬於不可約減誤差，無論使用哪種算法，都無法減少噪聲。 通常噪聲是從問題的選定框架中引入的錯誤 ...

轉發：http://blog.csdn.net/mingtian715/article/details/53789487請移步原文 內容參見stanford課程《機器學習》 對於已建立的某一機器學習模型來說，不論是對訓練數據欠擬合或是過擬合都不是我們想要的，因此應該有一種合理 ...

模型性能的度量 在監督學習中，已知樣本 ，要求擬合出一個模型（函數），其預測值與樣本實際值的誤差最小。 考慮到樣本數據其實是采樣，並不是真實值本身，假設真實模型（函數）是，則采樣值，其中代表噪音，其均值為0，方差為。 擬合函數的主要目的是希望它能對新的樣本進行預測 ...

什么是模型的方差和偏差 我們經常用過擬合、欠擬合來定性地描述模型是否很好地解決了特定的問題。從定量的角度來說，可以用模型的偏差（Bias）與方差（Variance）來描述模型的性能。在有監督學習中，模型的期望泛化誤差可以分解成三個基本量的和---偏差、方差和噪聲。 偏差、方差和噪聲 1）使用 ...

原文：http://www.zhihu.com/question/20448464 5 個回答 .zm-item-answer"}" data-init="{" ...

https://blog.csdn.net/ChenVast/article/details/81385018 符號 涵義 ...