前言

提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：
例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、方差的偏差的解释

期望值与真实值之间的波动程度，衡量的是稳定性
期望值与真实值之间的一致差距，衡量的是准确性

如图所示，图中的蓝色点位预测结果，越靠近靶心越准备。对于预测结果的性质描述：
图一：低偏差第方差
图二：低偏差高方差
图三：低偏差高方差
图四：高偏差高方差

优化监督学习=优化模型的泛化误差，模型的泛化误差可分解为偏差、方差与噪声之和 Err = bias + var + irreducible error

二、什么情况下引发高方差？

过高复杂度的模型，对训练集进行过拟合
带来的后果就是在训练集合上效果非常好，但是在校验集合上效果极差
更加形象的理解就是用一条高次方程去拟合线性数据

如何解决高方差问题？

在模型复杂程度不变的情况下，增加更多数据
在数据量不变的情况下，减少特征维度
在数据和模型都不变的情况下，加入正则化

以上方法是否一定有效？

增加数据如果和原数据分布一致，无论增加多少必定解决不了高方差
减少的特征维度如果是共线性的维度，对原模型没有任何影响
正则化通常都是有效的

三、什么情况下引发高偏差？

模型不准确
训练集的数据质量不高

如何解决高偏差问题？

尝试获得更多的特征
从数据入手，进行特征交叉，或者特征的embedding化
尝试增加多项式特征
从模型入手，增加更多线性及非线性变化，提高模型的复杂度
尝试减少正则化程度λ

以上方法是否一定有效？

特征越稀疏，高方差的风险越高
正则化通常都是有效的

方差，偏差与欠拟合和过拟合的对比

PS：
神经网络的拟合能力非常强，因此它的训练误差（偏差）通常较小；但是过强的拟合能力会导致较大的方差，使模型的测试误差（泛化误差）增大；因此深度学习的核心工作之一就是研究如何降低模型的泛化误差，这类方法统称为正则化方法。

dropout
dense中的normalization
数据的shuffle

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方差与偏差的解释和解决办法

文章目录

前言

一、方差的偏差的解释

二、什么情况下引发高方差？

如何解决高方差问题？

以上方法是否一定有效？

三、什么情况下引发高偏差？

如何解决高偏差问题？

以上方法是否一定有效？

方差，偏差与欠拟合和过拟合的对比

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