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…

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. 在统计与机器学习领域权衡 Bias  与 Variance 是一项重要的任务,因为他可以使得用有限训练数据训练得到的模型更好的范化到更多的数据集上,监督学习中的误差来源主要为 Bias 与 Variance,接…

偏差方差权衡 Bias Variance Trade off 什么叫偏差,什么叫方差 根据下图来说 偏差可以看作为左下角的图片,意思就是目标为红点,但是没有一个命中,所有的点都偏离了 方差可以看作为右上角的图片,意思就是目标为红点,虽然还在周围,没有太偏,但是太过分散了,不够集中,这就有很高的方差 第一行就是低偏差的结果,第二行就是高偏差的结果 第一列就是低方差的结果,第二列就是低方差的结果 我们可以将问题本身理解成红心,我们拟合的模型就是上面的点 那么就可以知道模型的误差等于偏差加上方差加上不…

准: bias描述的是根据样本拟合出的模型的输出预测结果的期望与样本真实结果的差距,简单讲,就是在样本上拟合的好不好.要想在bias上表现好,low bias,就得复杂化模型,增加模型的参数,但这样容易过拟合 (overfitting),过拟合对应上图是high variance,点很分散.low bias对应就是点都打在靶心附近,所以瞄的是准的,但手不一定稳. 确: varience描述的是样本上训练出来的模型在测试集上的表现,要想在variance上表现好,low varience,就要简化…

深入理解 sudo 与 su 之间的区别 两个命令的最大区别是: sudo 命令需要输入当前用户的密码,su 命令需要输入 root 用户的密码.另外一个区别是其默认行为.sudo 命令只允许使用提升的权限运行单个命令,而 su 命令会启动一个新的 shell,同时允许使用 root 权限运行尽可能多的命令,直到明确退出登录. Linux su 命令 su 命令的主要作用是让你可以在已登录的会话中切换到另外一个用户.换句话说,这个工具可以让你在不登出当前用户的情况下登录为另外一个用户. su 命…

博客搬迁至https://blog.wangjiegulu.com RSS订阅:https://blog.wangjiegulu.com/feed.xml 原文链接:https://blog.wangjiegulu.com/2018/09/10/understanding-the-difference-between-ci-and-cd/ 理解 CI 和 CD 之间的区别 原文:https://thenewstack.io/understanding-the-difference-between…

深入理解 sudo 与 su 之间的区别 作者: Himanshu Arora 译者: LCTT zhb127 在早前的一篇文章中,我们深入讨论了 sudo 命令的相关内容.同时,在该文章的末尾有提到相关的命令 su 的部分内容.本文,我们将详细讨论关于 su 命令与 sudo 命令之间的区别. 在开始之前有必要说明一下,文中所涉及到的示例教程都已经在 Ubuntu 14.04 LTS 上测试通过. Linux su 命令 su 命令的主要作用是让你可以在已登录的会话中切换到另外一个用户.换句话…

当我们在机器学习领域进行模型训练时,出现的误差是如何分类的? 我们首先来看一下,什么叫偏差(Bias),什么叫方差(Variance): 这是一张常见的靶心图 可以看左下角的这一张图,如果我们的目标是打靶子的话,我们所有的点全都完全的偏离了这个中心的位置,那么这种情况就叫做偏差 再看右上角这张图片,我么们的目标是右上角这张图片中心的红色位置,我们射击的点都围绕在这个红色的点的周围,没有大的偏差,但是各个点间过于分散不集中,就是有非常高的方差 我们进行机器学习的过程中,大家可以想象,我们实际要训练…

前几天搜狗的一道笔试题,大意是在随机森林上增加一棵树,variance和bias如何变化呢? 参考知乎上的讨论:https://www.zhihu.com/question/27068705 另外可参考林轩田老师在机器学习技法的<Blending and Bagging>中的讲解: 综上,bias反应的是模型在样本上的值与真实值之间的误差,反应的是模型的准确度.对于blending,它反应的是模型越复杂,它的bias就越小: 对于cross-validation,当训练越充分,bias就越小.…

<Windows Azure Platform 系列文章目录> 我个人感觉,这个概念和分布式系统中的CAP原则是类似的: CAP原则指的是在一个分布式系统中,Consistency(一致性). Availability(可用性).Partition tolerance(分区容错性),三者不可得兼 Azure CosmosDB有五种一致性级别,从数据一致性角度来说,我们按照最强的一致性,到最低的一致性,排序如下: 1.Strong (强一致性) 2.Bounded Staleness 3.Ses…