Error、Bias、Variance及损失函数理解

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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…

Error、Bias、Variance及损失函数理解

个人感觉理解误差.偏置.方差的一个好的解释,感谢分享:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1601092478839269810&wfr=spider&for=pc 该作者写的我感觉已经很容易懂了. Error:反映的模型的准确度.误差越大,模型越不准确. Bias:反映的模型的拟合度.神经网络中往往加上一个bias,来增加其拟合效果 Variance:反映的模型的稳定性.数学上都学过,方差越大,模型越不稳定,反之,越稳定. 损失函数(Loss Functio…

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…

【笔记】偏差方差权衡 Bias Variance Trade off

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…

YOLO V1损失函数理解

YOLO V1损失函数理解: 首先是理论部分,YOLO网络的实现这里就不赘述,这里主要解析YOLO损失函数这一部分. 损失函数分为三个部分: 代表cell中含有真实物体的中心. pr(object) = 1 ① 坐标误差为什么宽和高要带根号??? 对不同大小的bbox预测中,相比于大bbox预测偏一点,小box预测偏一点更不能忍受.作者用了一个比较取巧的办法,就是将box的width和height取平方根代替原本的height和width (主要为了平衡小目标检测预测的偏移) ② IOU误差(…

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…

[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…