我們的思維充滿着各種各樣的捷徑，當需要做決策的瞬間，腦子里面其實在不斷的抄捷徑，掃描以往的成功經驗，如果找到一個適用的方案，立即停止搜索。這樣的思維捷徑，可以讓我們迅速做出決策，卻也埋下了種種陷阱，讓我們在不知不覺中作出錯誤的決策。有一則是笑話是，宿舍夜里同學卧談生理知識，一男突然發問：你說 ...

偏差和方差 一、總結 一句話總結： 偏差（bias）：偏差衡量了模型的預測值與實際值之間的偏離關系。 方差（variance）：方差描述的是訓練數據在不同迭代階段的訓練模型中，預測值的變化波動情況（或稱之為離散情況）。 1、偏差和方差對應的實際情況實例？ [一]、低偏差，低 ...

這個選擇偏差(selection bias)主要是以信息流推薦為例來說的。在這里說的是由於展示位置等因素，雖然這個內容用戶不一定很喜歡，但是還是點擊了。去除選擇偏差，就是考慮用戶的點擊互動行為多大程度是受展示位置的影響。一般來說信息流場景下，第一條的點擊率，互動率是要高於之后的位置。統計 ...

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。 ...

　　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 ...

【轉載】 https://www.zhihu.com/question/20448464/answer/765401873 在忽略噪聲的情況下，泛化誤差可分解為偏差、方差兩部分。偏差：度量學習算法的期望預測與真實結果的偏離程度，也叫擬合能力。方差：度量了同樣大小的訓練集的變動所導致的學習 ...

解釋一 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。 參考：Understanding ...