Bias-Variance Tradeoff

最新推荐文章于 2024-10-06 13:04:40 发布
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本文探讨了机器学习中的核心概念——偏差-方差权衡。解释了目标函数如何通过损失函数和正则项来平衡模型的精度与复杂度，并深入分析了偏差和方差的概念，帮助理解如何构建既能准确预测又能良好泛化的模型。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

目标函数包括两部分，损失函数（控制模型预测的精度）和正则项（保持模型的简单和稳定）：

Obj(Θ)=L(Θ)+Ω(Θ)(4) (4) O b j ( Θ ) = L ( Θ ) + Ω ( Θ )

Bias-Variance Tradeoff（偏差-方差权衡）也是为了时模型同时达到精准的预测以及更强的泛化能力。
偏差Bias：在集成学习和各种树模型中，有多个弱学习器集成一个强的学习器，每一次弱学习器的预测值 ŷ i y ^ i ，跟真实值 yi y i 之间的差异叫做偏差，尽可能减小偏差能够得到一个学习能力强的学习器，因此偏差衡量的是模型的精度；
方差Variance：衡量的是每次预测值的离散程度，即模型的预测是否稳定。

[Understanding the Bias-Variance Tradeoff]
http://scott.fortmann-roe.com/docs/BiasVariance.html

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《Understanding the Bias-Variance Tradeoff》文章
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Understanding the Bias-Variance Tradeoff (理解偏差-方差权衡)
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引言如果你想深入地理解偏差-方差，这篇文章再好不过了。我转载自Understanding the Bias-Variance Tradeoff，Trust me，这绝对是你不想错过的文章。如果你的网络不好，就先看我下面转载的。如果你的网络很好，去查看原文，里面有一些非常棒的小功能，我没法转载过来，比如在用K近邻举例的时候，你可以实时微调K值并查看决策边界。Hope you enjoy this ar
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