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 ...

模型性能的度量 在監督學習中，已知樣本 ，要求擬合出一個模型（函數），其預測值與樣本實際值的誤差最小。 考慮到樣本數據其實是采樣，並不是真實值本身，假設真實模型（函數）是，則采樣值，其中代表噪音，其均值為0，方差為。 擬合函數的主要目的是希望它能對新的樣本進行預測 ...

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 ...

David Barber; Book 【貝葉斯網絡之父Judea Pearl：新因果科學與數據科學、人工智能的思考】 最近讀了洪永淼教授和汪壽陽教授的論文--《大數據、機器學習與統計學：挑戰與機遇》 講座視頻：https ...

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 ...

　　對一個學習算法除了通過實驗估計其泛化性能，還需要更好的了解泛化能力的原因，偏差-方差分解時解釋算法泛化性能的一種重要的工具。 　　對於測試樣本x，令yD為x在數據集中的標記（可能存在噪聲導致標記值和真實值不同），y為x的真實值，f(x;D)在訓練集D上學得模型f在x上的輸出。以回歸任務為例 ...

統計推斷（statistical inference），在計算機科學中也被稱為“機器學習”，是使用數據推斷生成數據分布的過程 一個經典的統計推斷問題是：給一個樣本(\(\sim\)意味X_1,...,X_n獨立且相互都有相同的邊緣分布函數，即是來自F簡單隨機樣本)\(X_1,...,X_n ...