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机器学习笔记_李宏毅_P4-Basic Concept_error的来源

李宏毅老师的机器学习笔记

  • error 的来源
      • Bia和Variance如图
  • 总结

课程视频

error 的来源

  • Bias
  • Variance

机器学习笔记_李宏毅_P4-Basic Concept_error的来源_第1张图片

Bia和Variance如图

个人理解：Bias就像是是偏离目标；Variance就像是在目标周围发散

机器学习笔记_李宏毅_P4-Basic Concept_error的来源_第2张图片

Variance很大会导致Overfitting：模型太复杂，预测效果差
Bias很大会导致Underfitting：训练效果差

机器学习笔记_李宏毅_P4-Basic Concept_error的来源_第3张图片

什么是Underfitting？

在这里插入图片描述

以及如何处理？

机器学习笔记_李宏毅_P4-Basic Concept_error的来源_第4张图片

什么是Overrfitting？

机器学习笔记_李宏毅_P4-Basic Concept_error的来源_第5张图片

以及如何处理？

机器学习笔记_李宏毅_P4-Basic Concept_error的来源_第6张图片

如何同时处理Bias和Variance

  • Cross Validation
    机器学习笔记_李宏毅_P4-Basic Concept_error的来源_第7张图片
  • N-fold Cross Validation
    机器学习笔记_李宏毅_P4-Basic Concept_error的来源_第8张图片

总结

  • 误差的来源
    Bias: 离目标越远，偏差越大
    Variance：点越发散，方差越大
  • 模型是函数集，最好的函数也只能从模型中选取
    简单模型：空间比较小，可能没包含目标函数，所以无论怎么选，都选不到目标 bais大
    复杂模型：空间很大，包含了目标函数，但是太多函数，可能找不到目标 variance大
  • 如果模型没办法fit训练样本，代表bias大，underfitting了
    如果训练误差很小，测试误差很大，代表variance大，overfitting了

机器学习笔记_李宏毅_P5-P7_Gradient Descent

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