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 ...
原文：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 使用文字描述的方式 我們知道，模型在不同訓練集上學得的結果很可能不同，即便這些訓練集是來自同一個分布。 偏差：指的是由所 ...
2020-05-09 10:09 0 606 推薦指數：
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機器學習中的偏差(bias)和方差(variance)
轉發：http://blog.csdn.net/mingtian715/article/details/53789487請移步原文 內容參見stanford課程《機器學習》 對於已建立的某一機器學習模型來說，不論是對訓練數據欠擬合或是過擬合都不是我們想要的，因此應該有一種合理 ...
【機器學習】理解方差、偏差且其泛化誤差的關系
https://blog.csdn.net/ChenVast/article/details/81385018 符號 涵義 ...