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 ...

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、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 ...

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1. 模型的偏差以及方差： 模型的偏差：是一個相對來說簡單的概念：訓練出來的模型在訓練集上的准確度。 模型的方差：模型是隨機變量。設樣本容量為n的訓練集為隨機變量的集合(X1, X2, ..., Xn)，那么模型是以這些隨機變量為輸入的隨機變量函數（其本身仍然是隨機變量）：F(X1, X2 ...

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 ...

　　對一個學習算法除了通過實驗估計其泛化性能，還需要更好的了解泛化能力的原因，偏差-方差分解時解釋算法泛化性能的一種重要的工具。 　　對於測試樣本x，令yD為x在數據集中的標記（可能存在噪聲導致標記值和真實值不同），y為x的真實值，f(x;D)在訓練集D上學得模型f在x上的輸出。以回歸任務為例 ...