机器学习中的偏差和方差是什么？

机器学习全部是关于给定输入数据（X）和给定输出数据（Y），然后去寻找一个最佳映射函数（F），这个映射函数通常也被叫做目标函数。

任何机器学习算法的预测误差可以分解为三部分，即：偏差误差+方差误差+不可约的误差（对于给定的模型，我们不能进一步减少的误差）。在这个文章中，我们将重点来讨论机器学习中的前两个误差。

1）机器学习是去找到一个映射函数（F），这个函数也经常被称之为目标函数；

2）偏差是模型所做的简化假设，使得目标函数更加容易求解；

3）方差是在给定不同训练数据集的情况下，目标函数估计值所改变的量；

4）权衡是去调整一些参数使得偏差和方差之间相对平衡；

总结：

泛化误差可以分解成偏差的平方加上方差加上噪声。偏差度量了学习算法的期望预测和真实结果的偏离程度，刻画了学习算法本身的拟合能力，方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化，刻画了数据扰动所造成的影响，噪声表达了当前任务上任何学习算法所能达到的期望泛化误差下界，刻画了问题本身的难度。偏差和方差一般称为bias和variance，一般训练程度越强，偏差越小，方差越大，泛化误差一般在中间有一个最小值，如果偏差较大，方差较小，此时一般称为欠拟合，而偏差较小，方差较大称为过拟合。

相对较好的模型的顺序：方差小&

机器学习中的偏差和方差是什么？相关推荐

转载：理解机器学习中的偏差与方差
学习算法的预测误差, 或者说泛化误差(generalization error)可以分解为三个部分: 偏差(bias), 方差(variance) 和噪声(noise). 在估计学习算法性能的过程中, ...
理解机器学习中的偏差与方差
学习算法的预测误差, 或者说泛化误差(generalization error)可以分解为三个部分: 偏差(bias), 方差(variance) 和噪声(noise). 在估计学习算法性能的过程中, ...
机器学习中的偏差、方差以及泛化误差
在机器学习中学习器的实际预测结果与样本的真实输出往往存在误差(error) 学习器在训练集上的误差称为"训练误差"(training error)or "经验误差&quo ...
机器学习中的偏差和方差
1.误差的两大来源机器学习中有两个主要的误差来源:偏差和方差.理解它们将协助合理安排时间去执行策略来提升性能. 首先了解一下数据集的分类: 训练集(training set) 用于运行你的学习算法. ...
机器学习中关于偏差、方差和误差的理解
在模型预测中,模型可能出现的误差来自两个主要来源: 1.因模型无法表示基本数据的复杂度而造成的偏差(bias); 2.因模型对训练它所用的有限数据过度敏感而造成的方差(variance). ...
机器学习模型中，偏差与方差的权衡及计算
衡量一个机器学习模型的性能,可以用偏差和方差作为依据. 一个高偏差的模型,总是会对数据分布做出强假设,比如线性回归.而一个高方差的模型,总是会过度依赖于它的训练集,例如未修剪的决策树.我们希望一个模型 ...
吴恩达机器学习课后作业——偏差和方差
1.写在前面吴恩达机器学习的课后作业及数据可以在coursera平台上进行下载,只要注册一下就可以添加课程了.所以这里就不写题目和数据了,有需要的小伙伴自行去下载就可以了. 作业及数据下载网址:吴恩 ...
三个变量中怎么找出中间值_一文理解神经网络中的偏差和方差
在深度学习中,数据过拟合,欠拟合的问题很常见,先总结一下:过拟合称为高方差,欠拟合称为高偏差. 可能只看偏差,方差不是很理解,下面先来个百度百科看一下. 偏差(统计学概念) 偏差又称为表观误差,是指个 ...
吴恩达机器学习作业5.偏差和方差
机器学习作业 5 - 偏差和方差 import numpy as np import scipy.io as sio import scipy.optimize as opt import panda ...

机器学习中的偏差和方差是什么？

机器学习中的偏差和方差是什么？

机器学习中的偏差和方差是什么？相关推荐

最新文章

热门文章