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：機器學習中的偏差與方差
模型性能的度量 目標：已知樣本 x , y , x ,y ,..., x n, y n ，要求擬合出一個模型 函數 hat f ，其預測值與樣本實際值y的誤差最小。 考慮到樣本數據其實是采樣，y並不是真實值本身，假設真實模型 函數 是f，則采樣值 y f x epsilon ,其中 epsilon 代表噪音，其均值為 ， 方差為 sigma 。 噪音 noise 實際應用中的數據基本都是有干擾的， ...
2020-05-07 21:33 0 885 推薦指數：
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