JavaShuo
欄目
標籤
診斷偏差與方差
時間 2021-01-14
原文
原文鏈接
偏差與方差 首先以尋找模型最佳多項式次數爲例,瞭解一下什麼是偏差和方差 如圖,當 d = 1(多項式次數爲1)時,選擇的模型並不能很好的擬合樣本中的數據(欠擬合),這是高偏差 d = 2 時,模型與數據基本擬合。說明多項式次數爲 2 是這個模型的最佳多項式次數 d = 4 時,模型經過了每一個數據樣本,它對訓練數據集中的樣本擬合的太好了(過擬合),以致於當有新的樣本時,它不能擬合新的樣本點。 通過
>>阅读原文<<
相關文章
1.
診斷偏差(bias)和方差(variance)
2.
方差與偏差
3.
偏差與方差
4.
機器學習之診斷法、偏差與方差、欠擬合與過擬合
5.
偏差bias與方差variance
6.
1.7方差與偏差
7.
ML12偏差與方差
8.
偏差與方差詳解
9.
偏差(Bias)與方差(Variance)
10.
偏差-方差
更多相關文章...
•
XML DOM 瀏覽器差異
-
XML DOM 教程
•
C# 判斷
-
C#教程
•
Composer 安裝與使用
•
PHP Ajax 跨域問題最佳解決方案
相關標籤/搜索
偏差
方差
協方差
診斷
最差
誤差
差使
差評
極差
Thymeleaf 教程
MySQL教程
Hibernate教程
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
IDEA 2019.2解讀:性能更好,體驗更優!
2.
使用雲效搭建前端代碼倉庫管理,構建與部署
3.
Windows本地SVN服務器創建用戶和版本庫使用
4.
Sqli-labs-Less-46(筆記)
5.
Docker真正的入門
6.
vue面試知識點
7.
改變jre目錄之後要做的修改
8.
2019.2.23VScode的c++配置詳細方法
9.
從零開始OpenCV遇到的問題一
10.
創建動畫剪輯
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
診斷偏差(bias)和方差(variance)
2.
方差與偏差
3.
偏差與方差
4.
機器學習之診斷法、偏差與方差、欠擬合與過擬合
5.
偏差bias與方差variance
6.
1.7方差與偏差
7.
ML12偏差與方差
8.
偏差與方差詳解
9.
偏差(Bias)與方差(Variance)
10.
偏差-方差
>>更多相關文章<<