JavaShuo
欄目
標籤
偏差bias、方差 variance
時間 2020-12-27
標籤
機器學習
简体版
原文
原文鏈接
回顧 降低泛化誤差 機器學習算法中,我們主要目的是同時降低模型的偏差和方差;然而,真實情況是我們不能同時做到,只能折中。 回顧 誤差來源: bias:測試集中的很多點並沒有表達出來,bias很大; variance:選用的測試集數據與真實的數據分佈不一致,導致variance大; 偏差: 描述了數據的表達能力,圖一顯示,弱分類器的表達能力弱,造成偏差較大,即欠擬合; 增加模型的複雜度,增加數據特徵
>>阅读原文<<
相關文章
1.
偏差bias與方差variance
2.
Bias(偏差)和Variance(方差)
3.
偏差(Bias)與方差(Variance)
4.
方差、偏差(variance、bias)
5.
偏差(bias)和方差(variance)區別:
6.
偏差-方差權衡(bias-variance-tradeoff)
7.
偏差-方差權衡(Bias-Variance Tradeoff)
8.
方差和偏差(Understanding the Bias-Variance Tradeoff)
9.
偏差-方差分解bias-variance decomposition
10.
Bias-Variance Tradeoff(權衡偏差與方差)
更多相關文章...
•
XML DOM 瀏覽器差異
-
XML DOM 教程
•
Scala 偏應用函數
-
Scala教程
•
PHP Ajax 跨域問題最佳解決方案
•
SpringBoot中properties文件不能自動提示解決方法
相關標籤/搜索
偏差
方差
協方差
bias
variance
最差
誤差
差使
差評
Thymeleaf 教程
MySQL教程
Spring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.
1.2 Illustrator多文檔的幾種排列方式
2.
5.16--java數據類型轉換及雜記
3.
性能指標
4.
(1.2)工廠模式之工廠方法模式
5.
Java記錄 -42- Java Collection
6.
Java記錄 -42- Java Collection
7.
github使用
8.
Android學習筆記(五十):聲明、請求和檢查許可
9.
20180626
10.
服務擴容可能引入的負面問題及解決方法
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.
偏差bias與方差variance
2.
Bias(偏差)和Variance(方差)
3.
偏差(Bias)與方差(Variance)
4.
方差、偏差(variance、bias)
5.
偏差(bias)和方差(variance)區別:
6.
偏差-方差權衡(bias-variance-tradeoff)
7.
偏差-方差權衡(Bias-Variance Tradeoff)
8.
方差和偏差(Understanding the Bias-Variance Tradeoff)
9.
偏差-方差分解bias-variance decomposition
10.
Bias-Variance Tradeoff(權衡偏差與方差)
>>更多相關文章<<