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 ...
原文：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：。 就是對自變量和因變量之間的關系進行的估計。一般來說，我們無從得之自變量和因變量之間的真實關系f x 。假設為了模擬的緣故，我們設置了它們之間的關系 這樣我們就知道了它們之間的真實關系 ，但即便如此，由於有這個irreduciblee ...
2019-03-28 09:32 0 951 推薦指數：
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