Bias-variance

Understanding the Bias-Variance Tradeoff

参考资料：UnderstandingtheBias-VarianceTradeoff李宏毅机器学习视频5.2Wheredoestheerrorcomefrom(Av10590361,P5).Flv以下讨论的假设是基于1、存在理想分类器。2、验证集和测试集的分布相同。描述领域：modelpredictionbias：预测模型跟真实模型之间的差距，bias比较大，说明比较少关注训练数据和简化了模型，会

抬头挺胸才算活着·2023-04-19 09:48

方差和偏差

博客：http://liuchengxu.org/blog-cn/posts/bias-variance/误差一般包含偏差，方差和噪声偏差：偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程序,即刻画了学习算法本身的拟合能力

闫阿佳·2023-03-15 12:18

偏差-方差分解 Bias-Variance Decomposition

设希望估计的真实函数为f=f(X)但是观察值会带上噪声，通常认为其均值为0Y=f(X)+ϵ,E[ϵ]=0假如现在观测到一组用来训练的数据D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xN,yN)}那么通过训练集估计出的函数为f^=f^(X;D)为简洁起见，以下均使用f^(X)代替f^(X;D)那么训练的目标是使损失函数的期望最小（期望能表明模型的泛化能力），通常损失函数使用均方误差MSE(Mea

yncxcw123·2022-12-03 22:16

Bias-Variance Tradeoff (权衡偏差与方差)

转自：https://blog.csdn.net/qq_30490125/article/details/52401773对学习算法除了通过实验估计其泛化性能，我们还希望了解“为什么”具有这样的性能。“偏差－方差分解”（bias-variancedecomposition）是解释学习算法泛化性能的一种重要工具。偏差和方差理解偏差和方差这两个不同来源导致的误差可以帮助我们更好得拟合数据来得到更为精确

敲代码的quant·2022-12-03 22:45

Bias-Variance tradeoff

通常我们对监督学习模型进行评估的时候,需要权衡variance和bias.模型评估主要根据公式,即用squredmeanerror来评估.通过一系列推导可以证明:(来源https://en.wikipedia.org/wiki/Bias%E2%80%93variance_tradeoff)因此模型的拟合效果是由的方差和偏差构成的.方差高的模型,往往更复杂,有更多的参数,也因此对数据拟合的更好.但是

时间过得太快·2020-09-13 00:13

Bias-Variance

knitr::opts_chunk$set(echo=TRUE)看了蛮久的，各种各样的说法，把不同的阐述分别写下，以供自己参考Hastie-《统计学习导论》《ISLR》是Hastie写的基于R的统计学习教材，网上有英文版本可以免费下载，简单总结其观点。林轩田的《MLFoundation》中提到过NFL定理(NoFreeLunch)，即没有任何一种方法/模型能在各种数据集里完胜其他所有方法，ISLR

维格堂406小队·2020-08-18 12:52

方差-偏差平衡(Bias-Variance Balance)与模型选择

我的机器学习教程「美团」算法工程师带你入门机器学习以及「三分钟系列」数据结构与算法已经开始更新了，欢迎大家订阅~这篇专栏整合了这几年的算法知识，简单易懂，也将是我实体书的BLOG版。欢迎大家扫码关注微信公众号「图灵的猫」，除了有更多AI、算法、Python相关文章分享，还有免费的SSR节点和外网学习资料。其他平台（微信/知乎/B站）也是同名「图灵的猫」，不要迷路哦~本文的主要思想来源于L.沃塞曼的

闻人翎悬·2020-08-18 11:22

【机器学习】偏差-方差分解Bias-variance Decomposition

Bias-variance分解是机器学习中一种重要的分析技术。给定学习目标和训练集规模，它可以把一种学习算法的期望误差分解为三个非负项的和，即样本真实噪音noise、bias和variance。

zhaosarsa·2020-08-18 11:56

偏差-方差均衡（Bias-Variance Tradeoff）

众所周知，对于线性回归，我们把目标方程式写成：。（其中，f(x)是自变量x和因变量y之间的关系方程式，表示由噪音造成的误差项，这个误差是无法消除的）对y的估计写成：。就是对自变量和因变量之间的关系进行的估计。一般来说，我们无从得之自变量和因变量之间的真实关系f(x)。假设为了模拟的缘故，我们设置了它们之间的关系（这样我们就知道了它们之间的真实关系），但即便如此，由于有这个irreducibleer

weixin_34163553·2020-08-18 10:56

理解偏差和方差(Bias-Variance)的Tradeoff

本文作者：合肥工业大学电商所钱洋内容可能有不到之处，欢迎交流未经本人允许禁止转载。文章目录简介偏差（Bias）与方差（Variance）的概念过拟合和欠拟合Bias-VarianceDecompositionGBDT和RF参考简介当在讨论预测模型时，预测的误差可以分解成两个子部分，即由偏差(Bias)引起的误差和由方差引起的误差。那么，模型相当于是在最小化偏差和方差之间权衡。理解Bias-Vari

HFUT_qianyang·2020-07-11 21:14

学习笔记——Bias-variance

Bias-variance分解是机器学习中一种重要的分析技术。给定学习目标和训练集规模，它可以把一种学习算法的期望误差分解为三个非负项的和，即本真噪音、bias和variance。

锦堇年·2020-07-11 15:19

cross-validation：从 holdout validation 到 k-fold validation

为了达到一个合理的bias-variance的平衡，此时需要对模型进行认真地评估。

Inside_Zhang·2020-07-04 20:30

偏置-方差分解(Bias-Variance Decomposition)

Bias-variance分解是机器学习中一种重要的分析技术。

末日搭车指南·2020-01-18 03:00

集成学习资料

文献资料周志华教授的书EnsembleMethod:FoundationsandAlgorithms对bias-variance介绍的文章UnderstandingtheBias-VarianceTradeoffJMLR2014

EdwardMa·2020-01-06 16:46

Bias-Variance Tradeoff -----bias（偏差）和variance(方差)，过拟合与欠拟合

首先说结论：Biasisreducedandvarianceisincreasedinrelationtomodelcomplexity在下面的图中就是。。。从右下角到左上角国内翻译或者写的都是XXX！找了国内的文章看了半天看不懂，而且好像讲的还都有些出入。然后翻到一篇国外的文章，读了一开头就什么都明白了！这是国内说的：机器学习训练要保证模型在训练集的准确率高，即低bias（偏差）；同时也要保证验

Arthur-Ji·2019-04-16 15:08

机器学习-Bias-Variance

对Bias和Variance的来源的解释Bias：来源于训练集中没有的，测试集中存在的data产生的。Variance：来源于训练集里有的，但是测试集里没有的，且不应该属于groundtruth的data（这里其实有个假设：就是testdata认为是没有噪音的，完全是groundtruth）。三个值h相当于模型对训练集不含有variance的数据进行拟合产生的最佳模型。f相当于对测试集数据应该产生

gao8658·2018-08-01 00:00

【机器学习】WTF是偏差 - 方差权衡吗？

实际上，Bias-Variance权衡关于模型复杂性，过度拟合和欠拟合具有简单，实用的含义。以下

ChenVast·2018-07-30 11:26

机器学习之方差与偏差（bias-variance）

方差与偏差作为学机器学习的一个基本功，经常被某些重视基础的面试官所问到，这里整理了一下相关的知识。问题背景我们评价一个机器学习模型的好坏，通常是评价模型的泛化性能，而对泛化性能为什么高低缺乏一些了解。偏差-方差分解（bias-variancedecomposition）就是解释学习算法泛化性能的一种重要工具。原理偏差、方差与噪声的含义偏差：度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，即刻画了学习

jiayk2016·2018-07-26 20:24

泛化误差估计与模型调参

《UnderstandingtheBias-VarianceTradeoff》当中有一副图形象地向我们展示了偏差和方差的关系：bias_and_variance.png1、Bias-variance分解我们知道算法在不同训练集上学到的结

JSong1122·2017-12-11 02:53

机器学习方差和偏差权衡（Understanding the Bias-Variance Tradeoff）

当我们讨论预测模型时，预测误差可以分解成我们关心的两个主要的子部分：由于“偏差”导致的误差和由于“偏差”导致的误差。在模型将偏差和方差最小化的能力之间进行权衡。了解这两种类型的错误可以帮助我们诊断模型结果，避免过度或不合适的错误。1.BiasandVariance理解不同的误差来源如何导致偏差和方差有助于我们改进数据拟合过程，从而产生更准确的模型。我们用三种方式来定义偏差和方差：概念上，图形上和数

yunfanDL·2017-12-01 17:37

机器学习bias-variance tradeoff

吴恩达的教程机器学习训练要保证模型在训练集的准确率高，即低bias（偏差）；同时也要保证验证集的准确率，不产生过拟合现象，即保证低variance(方差)。两者可能互相制约，需要做tradeoff。在训练过程中，可以先针对bias做改进，方法包括：选用更大的网络，训练更长时间，或者更换模型。降低了bias后，如果variance不达标，再针对variance做改进。方法包括：提高数据量，使用正则化

冯凯onmyway·2017-11-18 22:47

偏差—方差分解(bias-variance decomposition)

一段可以解释学习算法泛化性能的推导过程，要想提升自己模型的预测能力，得先了解这种能力受什么影响偏差-方差分解可以对学习算法的期望泛化错误率进行拆解，得到清晰明确的错误构成对于测试样本x，令yD为x在数据集中的标记，y为x的真实标记，f(x;D)为训练集D上学得模型f在x上的预测输出。以回归任务为例学习算法的期望预测为：F(x)=ED[f(x;D)]使用样本数相同的不同训练集产生的方差为：var(x

Liangjun_Feng·2017-08-29 20:58

偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff）

机器学习中讨论某模型时，提到偏差-方差权衡。如上图，用直线拟合后，相比原来的点其偏差最大，最后一个图则可完全拟合数据点，其偏差最小。但是拿第一个直线模型去预测未知数据，可能会相比最后一个模型更准确，因为最后一个模型过拟合，即第一个模型的方差比最后一个模型小。一般而言，高偏差意味着欠拟合，高方差意味着过拟合。两者之间有如下关系：随着模型复杂度增加，模型对于训练集的偏差越小，其方差越大；在训练上表现非

鸟恋旧林XD·2017-08-02 16:37

bias-variance trade-off

最近在看Standford吴恩达的上课教学视频，感觉这是最好的教程了，可以一步一步的教你怎么推导算法，通过了解算法的推导过程，能有效的掌握算法，在使用的过程中可以更好的使用它。特别是刚开始入门，能跟着一个视频学习，那是极好的。能快速入门，并掌握实际运用过程中的注意的事项，以及相应的应用和直观感受。这是只看书所得不到的好处。课程中总是提到“偏差-方差”，每一次总是跟着他有直观的感受，但是我不了解它的

dahaiyidi·2016-12-18 09:19

Bias-Variance Tradeoff（权衡偏差与方差）

对学习算法除了通过实验估计其泛化性能，我们还希望了解“为什么”具有这样的性能。“偏差－方差分解”（bias-variancedecomposition）是解释学习算法泛化性能的一种重要工具。偏差和方差理解偏差和方差这两个不同来源导致的误差可以帮助我们更好得拟合数据来得到更为精确的模型。概念性定义由偏差引起的误差：我们将模型的期望（或平均）预测和我们正在试图预测正确值之间的差定义为偏差。当然，如果你

Feng某人·2016-09-01 17:33

学习笔记——Bias-variance

Bias-variance分解是机器学习中一种重要的分析技术。给定学习目标和训练集规模，它可以把一种学习算法的期望误差分解为三个非负项的和，即本真噪音、bias和variance。

qjc937044867·2016-05-09 10:00

Machine Learning第十周笔记：大规模机器学习

GradientDescentwithLargeDatasetsLearningWithLargeDatasets在前面介绍bias-variance的时候，我们曾提到一个比较各种算法孰优孰劣的实验，结论是

MajorDong100·2016-04-14 12:00

偏置方差分解Bias-variance Decomposition

Bias-variance分解是机器学习中一种重要的分析技术。给定学习目标和训练集规模，它可以把一种学习算法的期望误差

pipisorry·2016-02-05 17:00

cross-validation：从 holdout validation 到 k-fold validation

为了达到一个合理的bias-variance的平衡，此时需要对模型进行认真地评估。

lanchunhui·2016-01-15 11:00

Understanding the Bias-Variance Tradeoff

Understanding the Bias-Variance Tradeoff When we discuss prediction models, prediction errors can be

·2015-11-02 11:20

[模式识别].(希腊)西奥多里蒂斯<第四版>笔记3之__线性分类器

线性分类器主要优点是他们的简化和计算吸引力 2，线性判别函数和决策超平面 3，感知器算法 4，最小二乘法：均方误差估计；随机近似和LMS算法；方差和估计 5，均方估计回顾：均方误差回归；MSE估计后验概率；Bias-Variance

glb562000520·2014-07-17 09:00

偏差-方差分解 Bias-Variance Decomposition

设希望估计的真实函数为f=f(X)但是观察值会带上噪声，通常认为其均值为0Y=f(X)+ϵ,E[ϵ]=0假如现在观测到一组用来训练的数据D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xN,yN)}那么通过训练集估计出的函数为f^=f^(X;D)为简洁起见，以下均使用f^(X)代替f^(X;D) 那么训练的目标是使损失函数的期望最小（期望能表明模型的泛化能力），通常损失函数使用均方误差MSE(Me

yncxcw123·2014-04-14 18:00

偏置-方差分解(Bias-Variance Decomposition)

本文地址为：http://www.cnblogs.com/kemaswill/，作者联系方式为[email protected],转载请注明出处。机器学习的目标是学得一个泛化能力比较好的模型。所谓泛化能力，是指根据训练数据训练出来的模型在新的数据上的性能。这就牵扯到机器学习中两个非常重要的概念：欠拟合和过拟合。如果一个模型在训练数据上表现非常好，但是在新数据集上性能很差，就是过拟合，反之，如

·2013-06-15 23:00

Bias-Variance Tradeoff

统计学习中有一个重要概念叫做residualsum-of-squares：RSS看起来是一个非常合理的统计模型优化目标。但是考虑K-NN的例子，在最近邻的情况下（K=1），RSS=0，是不是KNN就是一个完美的模型了呢，显然不是KNN有很多明显的问题，比如对训练数据量的要求很大，很容易陷入维度灾难中。KNN的例子说明仅仅优化RSS是不充分的，因为针对特定训练集合拟合很好的model，并不能说明这个

luoleicn·2011-07-28 14:33

Bias-Variance Tradeoff

统计学习中有一个重要概念叫做residualsum-of-squares：RSS看起来是一个非常合理的统计模型优化目标。但是考虑K-NN的例子，在最近邻的情况下（K=1），RSS=0，是不是KNN就是一个完美的模型了呢，显然不是KNN有很多明显的问题，比如对训练数据量的要求很大，很容易陷入维度灾难中。KNN的例子说明仅仅优化RSS是不充分的，因为针对特定训练集合拟合很好的model，并不能说明这个

luoleicn·2011-07-28 14:00

推荐频道

Bias-variance

Understanding the Bias-Variance Tradeoff

方差和偏差

偏差-方差分解 Bias-Variance Decomposition

Bias-Variance Tradeoff (权衡偏差与方差)

Bias-Variance tradeoff

Bias-Variance

方差-偏差平衡(Bias-Variance Balance)与模型选择

【机器学习】偏差-方差分解Bias-variance Decomposition

偏差-方差均衡（Bias-Variance Tradeoff）

理解偏差和方差(Bias-Variance)的Tradeoff

学习笔记——Bias-variance

cross-validation：从 holdout validation 到 k-fold validation

偏置-方差分解(Bias-Variance Decomposition)

集成学习资料

Bias-Variance Tradeoff -----bias（偏差）和variance(方差)，过拟合与欠拟合

机器学习-Bias-Variance

【机器学习】WTF是偏差 - 方差权衡吗？

机器学习之方差与偏差（bias-variance）

泛化误差估计与模型调参

机器学习方差和偏差权衡（Understanding the Bias-Variance Tradeoff）

机器学习bias-variance tradeoff

偏差—方差分解(bias-variance decomposition)

偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff）

bias-variance trade-off

Bias-Variance Tradeoff（权衡偏差与方差）

学习笔记——Bias-variance

Machine Learning第十周笔记：大规模机器学习

偏置方差分解Bias-variance Decomposition

cross-validation：从 holdout validation 到 k-fold validation

Understanding the Bias-Variance Tradeoff

[模式识别].(希腊)西奥多里蒂斯<第四版>笔记3之__线性分类器

偏差-方差分解 Bias-Variance Decomposition

偏置-方差分解(Bias-Variance Decomposition)

Bias-Variance Tradeoff

Bias-Variance Tradeoff