原文:正則化——“偏差(bias)”與“方差(variance)”

正則化后的線性回歸模型 模型 h theta left x right theta theta x theta x theta x theta x J left theta right frac m left sum limits i m left h theta left x left i right right y left i right right lambda sum limits j ...

2018-10-31 20:25 0 901 推薦指數:

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模型的偏差bias以及方差variance

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 ...

Mon Aug 20 04:27:00 CST 2018 0 3685
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 ...

Thu Mar 28 17:32:00 CST 2019 0 951
偏差方差以及偏差方差權衡(Bias Variance Trade off)

當我們在機器學習領域進行模型訓練時,出現的誤差是如何分類的? 我們首先來看一下,什么叫偏差(Bias),什么叫方差(Variance): 這是一張常見的靶心圖 可以看左下角的這一張圖,如果我們的目標是打靶子的話,我們所有的點全都完全的偏離了這個中心的位置,那么這種情況就叫做偏差 再看 ...

Mon Aug 19 20:06:00 CST 2019 0 462
Bias(偏差),Error(誤差),和Variance(方差)的區別和聯系

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,就得復雜模型,增加模型的參數,但這樣容易過擬合 (overfitting),過擬合對應上圖是high variance,點很分散 ...

Fri Jun 29 03:13:00 CST 2018 0 1813
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 ...

Wed Jul 29 21:48:00 CST 2020 0 642
偏差bias)和方差variance)——KNN的K值、RF樹的數量對biasvariance的影響

1.前言:為什么我們要關心模型的biasvariance?   大家平常在使用機器學習算法訓練模型時,都會划分出測試集,用來測試模型的准確率,以此評估訓練出模型的好壞。但是,僅在一份測試集上測試,存在偶然性,測試結果不一定准確。那怎樣才能更加客觀准確的評估模型呢,很簡單,多用幾份測試數據進行 ...

Sat Sep 08 01:26:00 CST 2018 0 1315
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 ...

Wed May 07 05:43:00 CST 2014 2 10751
 
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