當我們在機器學習領域進行模型訓練時,出現的誤差是如何分類的? 我們首先來看一下,什么叫偏差(Bias),什么叫方差(Variance): 這是一張常見的靶心圖 可以看左下角的這一張圖,如果我們的目標是打靶子的話,我們所有的點全都完全的偏離了這個中心的位置,那么這種情況就叫做偏差 再看 ...

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 ...

偏差和方差 一、總結 一句話總結： 偏差（bias）：偏差衡量了模型的預測值與實際值之間的偏離關系。 方差（variance）：方差描述的是訓練數據在不同迭代階段的訓練模型中，預測值的變化波動情況（或稱之為離散情況）。 1、偏差和方差對應的實際情況實例？ [一]、低偏差，低 ...

【轉載】 https://www.zhihu.com/question/20448464/answer/765401873 在忽略噪聲的情況下，泛化誤差可分解為偏差、方差兩部分。偏差：度量學習算法的期望預測與真實結果的偏離程度，也叫擬合能力。方差：度量了同樣大小的訓練集的變動所導致的學習 ...

解釋一 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。 參考：Understanding ...

本文首發自公眾號：RAIS 前言 本系列文章為 《Deep Learning》 讀書筆記，可以參看原書一起閱讀，效果更佳。 估計 統計的目的是為了推斷，大量的統計是為了更好的推斷，這 ...

\(\;\;\;\;\;\)估計，顧名思義就是對變量的估計咯，我們在對變量進行預測時，希望估計值能盡可能地逼近真實值。為了區分真實值和估計值，我們習慣用\(\theta\)表示真實值，用\(\hat ...

想象你開着一架黑鷹直升機，得到命令攻擊地面上一只敵軍部隊，於是你連打數十梭子，結果有一下幾種情況: 1.子彈基本上都打在隊伍經過的一棵樹上了，連在那棵樹旁邊等兔子的人都毫發無損，這就是方差小（子彈打得很集中），偏差大（跟目的相距甚遠）。 2.子彈打在了樹上，石頭上，樹旁邊等兔子 ...