week6:Diagnosing Bias vs. Variance难点记录

1.Bias vs. Variance是什么概念？

图形上的理解：https://www.zhihu.com/question/27068705 http://blog.csdn.net/huruzun/article/details/41457433

直观上的定义：

Error due to Bias：真实值与预测值之间的差异。（low bias：打的准）

Error due to Variance ：在给定模型数据上预测的变化性，你可以重复整个模型构建过程很多次，

variance 就是衡量每一次构建模型预测相同数据的变化性。（high variance：手抖，打的区域范围大）

2第一次测试失败一次，有些问题没有搞透，反省自己

第二次通过了，错了一个题。

skewed classes的概念是什么？

一个分类问题，如果结果仅有两类y=0和y=1,而且其中一类样本非常多，另一类非常少，我们称这种分类问题中的类为Skewed Classes.

为什么用F1值取衡量一个分类器的优良呢？

准确率和召回率都要考虑进去，用调和平均数最好。一张图解释切！matlab画的调和平均数

转载于:https://www.cnblogs.com/captain-dl/p/8583408.html

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