【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 ...
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: .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 。 .子彈打在了樹上,石頭上,樹旁邊等兔子的人身上,花花草草也都中彈,但是敵軍安然無恙,這就是方差大 子彈到處都是 ,偏差大 同 。 .子彈打死了一部分敵軍,但是也打 ...
2017-04-11 14:42 0 1547 推薦指數:
【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 ...
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 ...
准: bias描述的是根據樣本擬合出的模型的輸出預測結果的期望與樣本真實結果的差距,簡單講,就是在樣本上擬合的好不好。要想在bias上表現好,low bias,就得復雜化模型,增加模型的參數,但這樣 ...
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 ...
輸入和目標變量之間關系的估計。我們將這種類型的點估計稱為函數估計 2.偏差 估計的偏差被定義為 ...
“偏差-方差分解”(bias-variance decomposition) 是解釋學習算法泛化性能的一種重要工具。 偏差-方差分解試圖對學習算法的期望泛化錯誤率進行拆解。我們知道,算法在不同訓練集上學得的結果很可能不同,即便這些訓練集是來自同一個分布。對測試樣本x,令yD為x在數據集中的標記 ...