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，就得復雜化模型，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 ...

原文鏈接：https://blog.csdn.net/xidiancoder/article/details/71341345 對於一維數據的分析，最常見的就是計算平均值(Mean)、方差(Variance)和標准差(Standard Deviation)。在做【特征工程】的時候，會出 ...

原文：http://www.zhihu.com/question/20448464 5 個回答 .zm-item-answer"}" data-init="{" ...

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 ...

Total variation norm is commonly used to make the visual data more local smooth. 1) definition For matrices, the TV norm is defined as where ...

Variation Model的主要原理是將待檢測的圖像與一張標准圖像作比較，找出待檢測圖像與標准圖像（ideal image）的明顯差異（也就是不良）。標准圖像可以采用幾張OK品的圖像訓練（training）得到，也可以通過對一張OK品圖像進行處理得到。訓練后得到標准圖像和一張variation ...

Error = Bias^2 + Variance+Noise 誤差的原因： 　　1.Bias反映的是模型在樣本上的輸出與真實值之間的誤差，即模型本身的精准度，即算法本身的擬合能力。 　　2.Variance反映的是模型每一次輸出結果與模型輸出期望之間的誤差，即模型的穩定性。反應預測的波動 ...

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, ..., ...