一、統計學的基本概念 統計學里最基本的概念就是樣本的均值、方差、標准差。首先，我們給定一個含有n個樣本的集合，下面給出這些概念的公式描述： 均值： 標准差： 方差： 均值描述的是樣本集合的中間點，它告訴我們的信息是有限的，而標准差給我們描述的是樣本集合的各個樣本點到均值的距離之平均 ...

機器學習數學筆記|期望方差協方差矩陣 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 本博客為七月在線鄒博老師機器學習數學課程學習筆記 為七月在線打call!! 課程傳送門 簡單概率計算 Example1 我們的思路是,若A先到達則假設A是一條長1cm的線段.B出現的概率 ...

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 ...

均值和協方差矩陣的估計量定義 設模式的類概率密度函數為p(x)，則其均值向量定義為： 其中，x = (x1, x2, …, xn)T，m = (m1, m2, …, mn)T。若以樣本的平均值作為均值向量的近似值，則均值估計量為： 協方差矩陣為： 其每個元素clk定義 ...

的離散程度，概率論中用方差來度量隨機變量和其數學期望（均值）之間的偏離程度。統計中的方差是每個樣本值與 ...

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 ...

模型性能的度量 目標：已知樣本\((x_1, y_1),(x_2,y_2),...,(x_n, y_n)\)，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 ...

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 ...