2.5偏差與方差
偏差-方差分解是解釋演算法泛化效能的一種重要工具。偏差-方差分解試圖對學習演算法的期望泛化錯誤率進行拆解。
泛化誤差可分解為：偏差，方差與雜訊之和。
偏差度量了學習演算法的期望**與真實結果的偏離程度，即刻畫了學習演算法本身的擬合能力 。
方差度量了同樣大小的訓練集的變動所導致的學習效能的變化，即刻畫了資料擾動所造成的影響。
雜訊則表達了在當前任務上任何學習演算法所能達到的期望泛化誤差的下界。
因此，泛化效能是由學習演算法的能力，資料的充分性以及學習任務本身的難度所共同決定的。
機器學習 診斷偏差和方差
如果乙個機器學習演算法表現不理想，要麼是欠擬合，要麼是過擬合。越高次方越能代表我們的訓練集，但能適應訓練集並不代表能推廣至一般情況。高偏差 訓練誤差很大，訓練誤差與測試誤差很小，隨著樣本增多，訓練誤差增大。高方差 訓練誤差很小，訓練誤差與測試誤差差距很大，隨著樣本增多，測試誤差會減小。訓練集誤差和交...
機器學習基礎 偏差與方差
在有監督學習中，通過訓練資料得到的模型，需要考察其泛化能力，通常用泛化誤差來衡量模型泛化能力的高低。也可以用測試誤差來衡量模型泛化能力，不過測試的樣本是有限的 而且難以保證不是有偏的 基於大數定律，假設每次參與模型訓練的樣本都是獨立同分布的 實際有點難，會有樣本重疊 那麼從多個訓練樣本中得到的經驗誤...
機器學習西瓜書筆記
概念 致力於通過計算的手段，利用經驗來改善系統自身的效能。其中，經驗以資料的形式存在。基本術語 資料集 記錄的集合。示例 樣本 每條記錄，關於乙個事件或物件的描述，反應事件或物件在某方面的表現或性質的事項。屬性 特徵 一條記錄 乙個樣本由多個屬性 特徵組成。屬性值 屬性或特徵的值。示例對應於乙個座標...