偏差方差分解 (誤差分解) 先引入一個問題: Machine Learning 與 Curve Fitting 的區別是什么?[1] Curve Fitting 是使用所有的數據擬合一條曲線; 而 Machine Learning 是采用真實世界中采樣的一小部分數據,並且我們希望我們的模型能夠 ...
最近在看機器學習周志華那本書,受益頗多。我們先拋過來幾個問題,再一一解答。 什么是偏差 方差分解 為什么提出這個概念 什么是偏差 什么是方差 什么是偏差 方差窘境 應對措施 偏差 方差分解的提出 我們知道訓練往往是為了得到泛化性能好的模型,前提假設是訓練數據集是實際數據的無偏采樣估計。但實際上這個假設一般不成立,針對這種情況我們會使用訓練集訓練,測試集測試其性能,上篇博文有介紹評估策略。對於模型 ...
2017-08-17 14:10 2 5678 推薦指數:
偏差方差分解 (誤差分解) 先引入一個問題: Machine Learning 與 Curve Fitting 的區別是什么?[1] Curve Fitting 是使用所有的數據擬合一條曲線; 而 Machine Learning 是采用真實世界中采樣的一小部分數據,並且我們希望我們的模型能夠 ...
目錄 引言 經驗誤差、測試誤差、泛化誤差定義 泛化誤差的偏差-方差分解 偏差-方差圖解 偏差-方差tradeoff 模型復雜度 bagging和boosting 解決偏差-方差問題 針對偏差:避免欠擬合 針對方差:避免 ...
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 ...
1 參數估計、頻率學派和貝葉斯學派 1.1 極大似然估計 設\(\bm{X}=(X_1,\dots X_n)\)(這里\(\bm{X}\)是隨機向量,代指樣本,注意機器學習里的樣本是單個數據點,統 ...
【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 ...