”Unstanding the Bias-Variance Tradeoff“主题内容翻译

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机器学习总结-bias–variance tradeoff

bias–variance tradeoff 通过机器学习,我们可以从历史数据学到一个$f$,使得对新的数据$x$,可以利用学到的$f$得到输出值$f(x)$.设我们不知道的真实的$f$为$\overline{f}$,我们从数据中学到的$f$为$f^{*}$,实际上$f^{*}$是$\overline{f}$的一个估计.在统计中,变量$x$的均值$mean$表示为$\mu$,方差$variance$表示为$\sigma$,假设我们抽取出…

2.9 Model Selection and the Bias–Variance Tradeoff

结论模型复杂度↑Bias↓Variance↓ 例子 $y_i=f(x_i)+\epsilon_i,E(\epsilon_i)=0,Var(\epsilon_i)=\sigma^2$ 使用knn做预测,在点$x_0$处的Excepted prediction error: $EPE(x_0)=E\left[\left(y_0-\hat{f}(x_0)\right)^2|x_0\right]\\ \ \ =E\left[\left(y_0-E(y_0)\right)^2|x_0\right]+\l…

”Unstanding the Bias-Variance Tradeoff“主题内容翻译

对预测模型讨论,预测误差(error)分两类:偏差(bias)造成的误差与方差(variance)造成的误差.最小化偏差与方差的一个权衡.理解这两类误差有利于诊断模型结果和避免过拟合和欠拟合. 偏差与方差三种方式定义偏差与方差:概念.图形.数学概念定义: 偏差造成的误差:预期/平均预测值和尝试正确预测的值之差.预期/平均预测值作何理解?多次建模,新数据新分析建立模型,由于数据随机,预测会产生一系列预测.偏见度量模型预测(models' predictions) 远离正确值(the co…

[转]理解 Bias 与 Variance 之间的权衡----------bias variance tradeoff

有监督学习中,预测误差的来源主要有两部分,分别为 bias 与 variance,模型的性能取决于 bias 与 variance 的 tradeoff ,理解 bias 与 variance 有助于我们诊断模型的错误,避免 over-fitting 或者 under-fitting. 原文在这里: https://www.cnblogs.com/ooon/p/5711516.html 博主大概翻译自英文: http://scott.fortmann-roe.com/docs/BiasVaria…

On the Bias/Variance tradeoff in Machine Learning

参考:https://codesachin.wordpress.com/2015/08/05/on-the-biasvariance-tradeoff-in-machine-learning/ 之前一直没搞明白什么是bias,什么是variance,现在看看这篇博文. 当你的模型太简单,也就是你的train error太大的时候,你的bias就会比较大:当你的模型变得复杂时,bias变小,同时模型变得比较senstive,variance就会变大但bias变化的幅度更大,所有整体看来,cros…

Bias/variance tradeoff

线性回归中有欠拟合与过拟合,例如下图: 则会形成欠拟合, 则会形成过拟合. 尽管五次多项式会精确的预测训练集中的样本点,但在预测训练集中没有的数据,则不能很好的预测,也就是说有较大的泛化误差,上面的右边与左边的图都有很大的泛化误差,他们的情况各不相同,如果数据是非线性的,我们无法使用线性模型来精确的预测,即它的偏差很大,引起欠拟合.而如果像上面右图那样形成一个五次多项式的模型,很可能是我们的训练集数据很小的情况下建立的,它就不能反映出x与y更广泛的关系,这种模型有很大的偏差,引起过拟合.所以归根…

Error=Bias+Variance

首先 Error = Bias + Variance Error反映的是整个模型的准确度,Bias反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差,即模型本身的精准度,Variance反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差,即模型的稳定性. 举一个例子,一次打靶实验,目标是为了打到10环,但是实际上只打到了7环,那么这里面的Error就是3.具体分析打到7环的原因,可能有两方面:一是瞄准出了问题,比如实际上射击瞄准的是9环而不是10环:二是枪本身的稳定性有问题,虽然瞄准的是9环,但是只打…

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机器学习总结-bias–variance tradeoff

2.9 Model Selection and the Bias–Variance Tradeoff

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[转]理解 Bias 与 Variance 之间的权衡----------bias variance tradeoff

On the Bias/Variance tradeoff in Machine Learning

Bias/variance tradeoff

Error=Bias+Variance

【笔记】偏差方差权衡 Bias Variance Trade off

Bias, Variance and the Trade-off

训练/验证/测试集设置;偏差/方差;high bias/variance;正则化;为什么正则化可以减小过拟合