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 ...
原文：機器學習總結-bias–variance tradeoff
bias variance tradeoff 通過機器學習，我們可以從歷史數據學到一個 f ，使得對新的數據 x ，可以利用學到的 f 得到輸出值 f x 。設我們不知道的真實的 f 為 overline f ，我們從數據中學到的 f 為 f ，實際上 f 是 overline f 的一個估計。在統計中，變量 x 的均值 mean 表示為 mu ，方差 variance 表示為 sigma ，假設 ...
2017-01-04 10:30 0 4301 推薦指數：
相關推薦
機器學習中的偏差(bias)和方差(variance)
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 ...
偏差(Bias)和方差(Variance)——機器學習中的模型選擇
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 ...
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 ...
機器學習中的Bias(偏差)，Error(誤差)，和Variance(方差)有什么區別和聯系？
原文：http://www.zhihu.com/question/20448464 5 個回答 .zm-item-answer"}" data-init="{" ...
機器學習中的Bias(偏差)，Error(誤差)，和Variance(方差)有什么區別和聯系？（轉）
偏差、方差的權衡(trade-off)： 偏差(bias)和方差(variance)是統計學的概念，剛進公司的時候，看到每個人的嘴里隨時蹦出這兩個詞，覺得很可怕。首先得明確的，方差是多個模型間的比較，而非對一個模型而言的，對於單獨的一個模型，比如說: 這樣的一個給定了具體 ...
機器學習個人總結
除了一開始做的筆記后面都沒了，公式好難推 人工智能主要包括感知智能（比如圖像識別、語言識別和手勢識別等）和認知智能（主要是語言理解知識和推理）。它的核心是數據驅動來提升生產力、提升生產效率。 機器學習相關技術屬於人工智能的一個分支。其理論主要分為如下三個方面 ...
機器學習總結
背景：本文只是對機器學習相關知識的梳理和復習用，因此順序上可能有些隨意 摘要： 1.各種算法的推導 2.各種算法的比較（或優缺點） 3.學習理論 4.特征選擇方法 5.模型選擇方法 6.特征工程 7.數據預處理 8.應用例子 內容 ...