機器學習中的偏差和方差
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 ...
原文：機器學習－－偏差和方差
這篇博文主要是解釋偏差和方差，以及如何利用偏差和方差理解機器學習算法的泛化性能 綜述 在有監督學習中，對於任何學習算法而言，他們的預測誤差可分解為三部分 偏差 方差 噪聲 噪聲屬於不可約減誤差，無論使用哪種算法，都無法減少噪聲。 通常噪聲是從問題的選定框架中引入的錯誤，也可能是由諸如未知變量之類的因素引起的，這些因素會影響輸入變量到輸出變量的映射。噪聲表達了在當前任務上任何學習算法所能達到的期望泛 ...
2020-02-23 21:15 0 1046 推薦指數：
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