機器學習《Machine Learning》筆記--偏差（Bias）和方差（Variance）
偏差（Bias）和方差（Variance） 偏差（Bias）：描述的是預測值（估計值）的期望與真實值之間的差距。偏差越大，越偏離真實數據。 方差（Variance）：描述的是預測值的變化範圍，離散程度，也就是離其期望值的距離。方差越大，數據的分佈越分散。 偏差：形容數據跟我們期望的中心差得有多遠，算是「有監督的」，有人的知識參與指標； 方差：形容數據分散程度的，算是「無監督的」，客觀的指標。
相關文章
- 1. 【機器學習筆記】Machine Learning Fundamentals: Bias（偏差）、Variance（方差）、Overfit（過度擬合）
- 2. Bias(偏差)和Variance(方差)
- 3. 偏差（Bias）與方差（Variance）
- 4. 偏差bias、方差 variance
- 5. 偏差bias與方差variance
- 6. 機器學習：Bias(偏差)，Error(誤差)，和Variance(方差)
- 7. 方差、偏差（variance、bias)
- 8. 機器學習中的誤差（Error）、偏差（Bias）與方差（Variance）
- 9. 機器學習系列（三）——誤差（error），偏差（bias），方差（variance）
- 10. 機器學習：方差(variance)和偏差(bias)
- 更多相關文章...
- • XML DOM 瀏覽器差異 - XML DOM 教程
- • Docker Machine - Docker教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
相關標籤/搜索
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
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 【機器學習筆記】Machine Learning Fundamentals: Bias（偏差）、Variance（方差）、Overfit（過度擬合）
- 2. Bias(偏差)和Variance(方差)
- 3. 偏差（Bias）與方差（Variance）
- 4. 偏差bias、方差 variance
- 5. 偏差bias與方差variance
- 6. 機器學習：Bias(偏差)，Error(誤差)，和Variance(方差)
- 7. 方差、偏差（variance、bias)
- 8. 機器學習中的誤差（Error）、偏差（Bias）與方差（Variance）
- 9. 機器學習系列（三）——誤差（error），偏差（bias），方差（variance）
- 10. 機器學習：方差(variance)和偏差(bias)