偏差（bias）与方差（variable）的区别，请记住一句话！

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偏差大，机器学习模型欠拟合；方差大，机器学习模型过拟合。
在这里插入图片描述

深度神经网络（Deep Neural Network）用于协同过滤 Hierarchical Variational Autoencoders for Collaborative
AI天才研究院
08-04 1383
协同过滤（Collaborative filtering）是推荐系统领域的一种常用技术。它通过对用户行为数据进行分析，预测用户可能感兴趣的商品或服务，并向其推荐。传统的协同过滤方法通常采用基于用户的矩阵分解或因子分解的方法，生成用户-物品评分矩阵，并根据这个评分矩阵进行推荐。然而，这些方法存在两个主要问题：一是难以捕获长尾的高频物品；二是难以适应新用户和冷启动。因此，近年来，深度学习在推荐系统方面的应用越来越广泛。
具有记忆能力的 RNN
aliceyangxi1987的博客
09-22 765
在导读部分我们提到了序列数据，它的一个重要特性是具有顺序，而 RNN 的记忆性使它可以处理序列数据。 现实世界有很多问题的研究对象都是序列数据，尤其是自然语言处理中几乎所有问题都和序列数据相关。段落是句子的序列，句子是单词的序列，单词是字母的序列，音频视频也是由帧组成的序列。 在所有这些应用中，序列数据的顺序是很重要的，顺序发生了变化，含义也会发生变化。 简单的前馈神经网络处理这类问题是非常受限制...
偏差（bias）与方差(variance)
小肥柴YD的博客
07-11 1065
偏差与方差 偏差: 描述模型输出结果的期望与样本真实结果的偏离程度。 方差: 描述模型对于给定值的输出稳定性。 度量同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化，刻画数据扰动所产生的影响 偏差表示期望输出与真实标记的差别 f^表示总体期望值，f*一次实验的结果(根据样本估测的值) 图中Bias表示偏差，即打靶时没有瞄准中心点，Variance好比发射出去时手抖了 简单模型：偏差大，方差小（简...
白话系列之 bias and variance
lotuswhl的博客
03-15 362
机器学习中的bias和variance简单理解 bias 和variance的概念理解 一点点背景 在常见的机器学习问题中，我们往往希望根据已有的数据，使用机器学习的模型和算法去学习已知数据的信息；我们的最终目标是希望我们可以学习到原始数据的真实分布，真实模型，因为只有这样我们才可以使用学习到模型去做我们想做的事，比如预测，判别等等。既然要学习到数据的真实分布，又不得不提机器学习...
error，bias,var之间的关系
xingchenhy的博客
04-13 997
机器学习模型 error 和模型bias 和 variance 之间的关系：
机器学习补充（三）——bias偏差、error误差、variable方差三者的关系
qq5024581的博客
08-24 713
在看完了所有的讲解后我总结一下： ERROR指的是泛化误差，通常用这种方式来评价我们拟合的模型在 “真实模型” 上的好坏。打个比方：我们希望我们的模型在识别很多兔子的照片的时候，既不会将其全部识别为狮子，也不会将其一会识别为海豹一会识别为兔子一会又识别为猫。 从之中我们可以看出泛化误差的定义： 泛化误差=偏差+方差，只有两者都小的情况下，才能使得我们的模型又准又不分散。 偏差Bias 根据西瓜书上的定义 偏差度量了学习算法的预期值与真实结果的偏离程度，刻画了学习算法本身的拟合能力。 对于一个算法其本身
通俗易懂方差（Variance）和偏差（Bias）
weiyaner的博客
11-19 2万+
看了沐神的讲解，恍然大悟，b站可以不刷，但沐神一定要看。 在统计模型中，通过方差和偏差来衡量一个模型。 1 方差和偏差的概念 偏差（Bias）：预测值和真实值之间的误差 方差（Variance）：预测值之间的离散程度，也就是离其期望值的距离。方差越大，数据的分布越分散。 2 均方误差（Mean-Square error，MSE） 在统计模型评价中时，评价一个点估计的坏时，通常使用点估计y^\hat{y}y^​和参数真值yyy的距离，最常用的函数是距离的平方，由于估计量y^\hat{y}y^​具有随机性，
华为面试题及答案——机器学习(一)
最新发布
麦当当的博客
06-23 1999
内生变量问题是指在回归分析中，自变量与误差项相关联，这会导致回归系数的估计偏误和不一致。内生性问题的存在会破坏普通最小二乘法（OLS）估计量的无偏性和一致性，导致模型结果不可靠。特性参数模型非参数模型参数数量固定随数据量增加而增加假设明确的分布或关系假设无需明确假设计算效率高相对较低灵活性较低较高适用场景小数据集，模型形式明确的情况大数据集，数据结构复杂的情况可解释性强弱。
全球名校课程作业分享系列(6)--斯坦福计算机视觉与深度学习CS231n之神经网络细解与优化尝试
寒小阳
02-07 9985
课程作业原地址：CS231n Assignment 1 作业及整理：编写：@土豆 && @郭承坤 && @寒小阳 时间：2018年2月。 出处：http://blog.youkuaiyun.com/han_xiaoyang/article/details/79278882 待折腾的数据集 关于神经网络你起码应该知道的 所谓的前向传播 一个神经元的本事 强大的层状神经元 不废话了看代码
第四讲：学习理论（Learning Theory）
xyk_hust的博客
01-04 3811
1 偏差/方差的权衡（Bias/variance tradeoff ） 在讲线性回归的时候，我们讨论过这样的问题：拟合数据的时候，选择线性的“y=θ0+θ1xy = \theta_0 +\theta_1xy=θ0​+θ1​x”这样的“简单”模型，还是选择多项式的“y=θ0+θ1x+...+θ5x5y= \theta_0 + \theta_1x+ ...+\theta_5x^5y=θ0​+θ1​x+...
tensorflow实战_神经网络（NN，CNN）
行走的小菜头
12-11 500
1.神经网络（neural network，缩写NN） 神经网络主要由：输入层，隐藏层，输出层构成。当隐藏层只有一层时，该网络为三层神经网络，当没有隐藏层时，网络为两层的神经网络。实际中，网络输入层的每个神经元代表了一个特征，输出层个数代表了分类个数，而隐藏层层数以及隐藏层神经元是由人工设定。一个基本的三层神经网络可见下图： 2.神经网络目标函数     3.神经网络优化算法   ...
CNN卷积神经网络简单介绍与详细搭建注释-识别mnist手写黑白数字
Amigo_1997的博客
03-11 1261
卷积神经网络（CNN）是在计算机视觉中经常用到的的学习模型。（详细注释版代码在后面） CNN是深度神经网络（DNN）的改进版本，加上了convolution（卷积层）和pooling（池化层）以及padding（填充）操作。 注：下面引用的图片均来自台大李宏毅老师 卷积神经网络的结构如上图所示，...
TF：CNN里面的weight，bias，shape，从形状的角度理解整个过程
weixin_40904071的博客
05-28 1万+
了解过机器学习的人都知道通用公式：y = w * x + b weight：权重比 bias：偏斜量 但是很多人不清楚CNN（卷积神经网络）里面的weight 和bias在哪儿，是怎么参与运算的。这篇文章就为大家揭晓。同时，在CNN里面永远绕不开一个概念： shape：形状 首先介绍shape（形状）： 在测试中，我们输入了100*100的原始图片 “一.png”： 然后将它转换为 shape[...
Tensorflow实现一个完整的卷积神经网络
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Microstrong
05-18 3万+
（一）卷积神经网络结构+最终的识别精度。用Tensorflow实现一个完整的卷积神经网络，用这个卷积神经网络来识别手写数字数据集（MNIST）。我们先来看看实现的卷积神经网络结构如下图所示：接着，我们再来看看实现的这个卷积神经网络，在MNIST数据集中的测试集上的精度。我用了两种优化训练方法，对模型训练了1000次，在训练1000的过程中，每隔50次进行一次模型的精度测试。（1）批量梯度下降法（B...
第七课 TensorFlow实现卷积神经网络
biyesheji1000的专栏
02-13 2074
TensorFlow实现卷积神经网络 一 本节课程介绍 1.1 知识点 1、卷积神经网络介绍； 2、TensorFlow实践CNN网络； 二 课程内容 2.1 卷积神经网络基本介绍 卷积神经网络是一种使用卷积结构构建的神经网络模型，其特点是局部感知、权值共享，池化减少参数和多层次结构。 其基本结构包括输入层、卷积层、降采样和全连接输出层。其中每一层都由卷积核对图像进行卷积计算，将计算到的矩阵称称为特征图，特征图在原图像所映射的区域称之为感受野。一般而言，第一个卷积层的感受野大小等于卷积核大小，而之后的卷积
Tensorflow的MNIST进阶教程CNN网络参数理解
Double4tar的博客
05-29 1万+
背景之前博文中关于CNN的模型训练功能上是能实现，但是研究CNN模型内部结构的时候，对各个权重系数ww，偏差bb的shape还是存在疑惑，为什么要取1024，为什么取7*7*64，最近找到了一些相关资料，对这个问题有了新的理解，下面和大家分享一下。
[强化学习笔记专题(二)]Nature DQN
zhkmxx930的专栏
02-19 2225
转自 我的博客 DQN (Nature) 一、 算法流程： 定义可配置参数 episode 数量 M 最大仿真时间 T，ϵ−greedy\epsilon-greedyϵ−greedy参数ϵlow\epsilon_{low}ϵlow​,ϵhigh\epsilon_{high}ϵhigh​ batch size N​N​N​ 折扣率 γ\gammaγ，学习率 α\alphaα等优化器参数 ...
Tensorflow 学习笔记之 共享变量（Sharing Variables）
Cyiano的博客
05-23 4364
Tensorflow 学习笔记之 共享变量（Sharing Variables）最近两年，谷歌撑腰的深度学习框架Tensorflow发展地如日中天，虽然17年pytorch的出现略微“打压”了一些TF的势头，但TF在深度学习界的地位还是难以撼动的，github上TF的收藏量一直稳在深度学习中前二的位置。个人在4月份开始接触TF，写分类、超分辨网络不亦乐乎。然而，最近从越来越多的TF github项目
tensorflow共享变量， tf.get_variable() 和 tf.Varibele()的区别
JohnSon
04-03 7778
共享变量 你可以在怎么使用变量中所描述的方式来创建，初始化，保存及加载单一的变量.但是当创建复杂的模块时，通常你需要共享大量变量集并且如果你还想在同一个地方初始化这所有的变量,我们又该怎么做呢.本教程就是演示如何使用tf.variable_scope() 和tf.get_variable()两个方法来实现这一点. 问题 假设你为图片过滤器创建了一个简单的模块，和我们的卷积神经网络
R语言实现模型误差分解与方差偏差分析
模型误差通常由两部分组成：偏差（Bias）和方差（Variance），这一理论被称为偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff）。当一个模型对训练数据的拟合不够时，我们说它有高偏差；而当一个模型对训练数据的拟合太紧密...
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