可避免偏差：

总结一下就是当贝叶斯最优误差接近于训练误差的时候，比如下面的例子B，我们不会说我们的训练误差是8%，我们会说我可避免偏差是0.5%。

ubuntu之路——day10.5 可避免偏差的更多相关文章

  1. ubuntu之路——day10.7 提高模型的表现

    总结一下就是在提升偏差的方面(即贝叶斯最优误差和训练误差的差距) 1.尝试更大更深的网络 2.加入优化算法比如前面提过的momentum.RMSprop.Adam等 3.使用别的神经网络架构比如RNN ...

  2. ubuntu之路——day10.6 如何理解人类表现和超过人类表现

    从某种角度来说,已知的人类最佳表现其实可以被当做贝叶斯最优错误,对于医学图像分类可以参见下图中的例子. 那么如何理解超过人类表现,在哪些领域机器已经做到了超越人类呢?

  3. ubuntu之路——day10.4 什么是人的表现

    结合吴恩达老师前面的讲解,可以得出一个结论: 在机器学习的早期阶段,传统的机器学习算法在没有赶超人类能力的时候,很难比较这些经典算法的好坏.也许在不同的数据场景下,不同的ML算法有着不同的表现. 但是 ...

  4. ubuntu之路——day10.3 train/dev/test的划分、大小和指标更新

     train/dev/test的划分 我们在前面的博文中已经提到了train/dev/test的相关做法.比如不能将dev和test混为一谈.同时要保证数据集的同分布等. 现在在train/dev/t ...

  5. ubuntu之路——day10.2单一数字评估指标与满足和优化的评估指标

    单一数字评估指标: 我们在平时常用到的模型评估指标是精度(accuracy)和错误率(error rate),错误率是:分类错误的样本数站样本总数的比例,即E=n/m(如果在m个样本中有n个样本分类错 ...

  6. ubuntu之路——day10.1 ML的整体策略——正交化

    orthogonalization 正交化的概念就是指,将你可以调整的参数设置在不同的正交的维度上,调整其中一个参数,不会或几乎不会影响其他维度上的参数变化,这样在机器学习项目中,可以让你更容易更快速 ...

  7. ubuntu之路——day11.3 不匹配数据划分的偏差和方差

    在11.2中,我们提到了一种数据划分的方法,那么怎么衡量这种数据划分方法中的误差呢? 来看一个例子:有20w条各种领域的语音识别数据,2w条汽车语音定位数据 train+dev+test,其中trai ...

  8. ubuntu之路——day8.2 深度学习优化算法之指数加权平均与偏差修正，以及基于指数加权移动平均法的动量梯度下降法

    首先感谢吴恩达老师的免费公开课,以下图片均来自于Andrew Ng的公开课 指数加权平均法 在统计学中被称为指数加权移动平均法,来看下面一个例子: 这是伦敦在一些天数中的气温分布图 Vt = βVt- ...

  9. ubuntu之路——day7.1 衡量模型好坏的因素偏差和方差bias&variance 以及在深度学习中的模型优化思路

    Error | 误差 Bias | 偏差 – 衡量准确性 Variance | 方差 – 衡量稳定性 首先我们通常在实际操作中会直接用错误率或者与之对应的准确率来衡量一个模型的好坏,但是更加准确的做法 ...

随机推荐

  1. c++ 使用torchscript 加载训练好的pytorch模型

    1.首先官网上下载libtorch,放到当前项目下 2.将pytorch训练好的模型使用torch.jit.trace导出为.pt格式 import torch from skimage import ...

  2. 关于Tomcat服务器中的协议及请求过程

    关于Tomcat服务器中采用的协议:在Tomcat的server.xml文件中可以找到如下几个Connector <!-- 1. HTTP --> <Connector port=& ...

  3. 空指针异常：解决 RequestContextHolder.getRequestAttributes()为空的问题

    现象:实现Feign请求拦截器时,执行如下代码,报空指针异常 ServletRequestAttributes attributes = (ServletRequestAttributes) Requ ...

  4. Jquery简单闭包

    <html> <body> <script src="Js/Index.js"></script> <script type= ...

  5. redis哨兵配置 总结

    本文内容涵盖 windows下单机部署redis多实例(docker.linux下的配置也可参考本文) redis主从配置 redis哨兵配置 以spring boot redis demo下一个存a ...

  6. qemu-kvm虚拟化——内存

    dsqw

  7. Alternative method of unlocking the bootloader - without code from HUAWEI

    原文:https://forum.xda-developers.com/p8lite/general/alternative-method-unlocking-bootloader-t3799294 ...

  8. QT--初识

    一.组成QT的基本模块 二.创建一个简单工程 1.工程结构介绍 .pro 文件 QT += core gui # 包含的模块 greaterThan(QT_MAJOR_VERSION, ): QT + ...

  9. python实现抽样分布描述

    本次使用木东居士提供数据案例,验证数据分布等内容, 参考链接:https://www.jianshu.com/p/6522cd0f4278 #数据读取 df = pd.read_excel('C:// ...

  10. centos 环境下安装maven

    安装Maven Maven的下载地址:http://maven.apache.org/download.cgi这里以最新的3.2.3版本为例进行安装,在这之前需要确保机器上已经安装了JDK. 首先下载 ...