機器學習筆記--模型的方差與偏差
什么是模型的方差和偏差 我們經常用過擬合、欠擬合來定性地描述模型是否很好地解決了特定的問題。從定量的角度來說，可以用模型的偏差（Bias）與方差（Variance）來描述模型的性能。在有監督學習中，模型的期望泛化誤差可以分解成三個基本量的和---偏差、方差和噪聲。 偏差、方差和噪聲 1）使用 ...
原文：《機器學習(周志華)》筆記--模型的評估與選擇（1）--經驗誤差與擬合、偏差與方差
一 經驗誤差與擬合 模型的評估 機器學習的目的是使學到的模型不僅對已知數據而且對未知數據都能有很好的預測能力。不同的學習方法會訓練出不同的模型，不同的模型可能會對未知數據作出不同的預測，所以，如何評價模型好壞，並選擇出好的模型是我們所學的重點。 訓練集與測試集 為什么要划分訓練集和測試集 答：我們想要利用收集的西瓜數據構建一個機器學習模型，用來預測新的西瓜的好壞，但在將模型用於新的測量數據之前，我 ...
2020-01-12 19:41 0 1344 推薦指數：
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