偏置方差分解Bias-variance Decomposition

最新推荐文章于 2022-01-30 14:15:09 发布
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分类专栏： Machine Learn
【方差分解】方差分解原理及实现步骤
WW、forever的博客
02-17 571
方差分解原理及实现步骤
偏差-方差分解（bias-variance decomposition）:在理论上解释算法的泛化性能
wulimmya的博客
10-22 1852
文章目录 我们可以直接做实验，拿到一个具体的精度，以及训练过程的变化曲线，观察出模型的泛化性能。 但是这样做，明显是很模糊主观的，而且也完全不知为何会表现出这样的泛化性能。 本文所说的这个分解方法就是要在理论上去分析一下，到底泛化误差由什么组成，由哪些因素影响。我个人觉得这个理论分析法的贡献是非常非常大。 ...
偏置方差分解推导
02-05
偏置方差分解 Bias-variance decompose
偏置-方差分解(Bias-Variance Decomposition)
weixin_30832405的博客
06-15 269
本文地址为：http://www.cnblogs.com/kemaswill/，作者联系方式为kemaswill@163.com,转载请注明出处。 机器学习的目标是学得一个泛化能力比较好的模型。所谓泛化能力，是指根据训练数据训练出来的模型在新的数据上的性能。这就牵扯到机器学习中两个非常重要的概念：欠拟合和过拟合。如果一个模型在训练数据上表现非常好，但是在新数据集上性能很差，就是过拟合，反...
关于偏置-方差分解
zw_James的博客
02-16 4832
偏置-方差分解(Bias-Variance Decomposition)是统计学派看待模型复杂度的观点。Bias-variance 分解是机器学习中一种重要的分析技术。给定学习目标和训练集规模，它可以把一种学习算法的期望误差分解为三个非负项的和，即本真噪音noise、bias和 variance。 noise 本真噪音是任何学习算法在该学习目标上的期望误差的下界；( 任何方法都克服不了的
偏置方差分解
qq_45504981的博客
10-09 1736
偏置-方差 分解（bias-variance decomposition） 最近看论文需要借助的一个方法，这里简略地总结一下它地参数表。 原文： P. Domingos, “A unified bias-variance decomposition and its applications,” Proc. ICML, 2000, pp. 231–238 Training set D=(x1,t1),..,(xn,tn)D={(x_1,t_1),..,(x_n,t_n)}D=(x1​,t1​),.
Bias - Variance Decomposition
Ona_Soton的博客
01-30 1017
偏差-方差分解定理 解释了训练的数据和调控因子lamda（惩罚项里的）的作用 因为机器学习的真实目标是期望风险最小化，其可以分解为三个部分 Noise：像是多项式产生数据，会给原本的sinx+noise产生数据以拟合真实的数据， Bias：hx是理论上最优的f，所以偏差就是通过训练集得到的函数f和期望得到的函数差多少 Variance：是指在一份训练数据上得到的函数和多份训练数据的平均之间相差多少 第一行，第一个，每一条红色的线就是在一份数据上产生的结果 第一行，第二、三个，.
Bias-variance decomposition推导
02-05
### 偏置方差分解（Bias-Variance Decomposition）推导详解 #### 一、引言 在机器学习领域，我们通常会遇到一个模型在训练数据上表现良好，但在新数据上的表现却不尽人意的情况。这主要是由于过拟合或欠拟合导致的...
python 方差分解_从线性回归看偏差-方差分解（Bias-Variance Decomposition）
weixin_36180068的博客
02-03 866
打开微信扫一扫，关注微信公众号【数据与算法联盟】概述对于数字序列1，3，5，7，？，正常情况下大家脑海里蹦出的是9，但是217314也是其一个解9对应的数学公式为f(x)=2x−1f(x)=2x-1f(x)=2x−1217314对应的数学公式为f(x)=181112x4−90555x3+6338852x2−452773x+217331f(x)=\frac{18111}{2} x^{4}-90555...
偏差-方差分解bias-variance decomposition
sunlanchang的博客
04-23 1428
方差、偏差的直观意义 维基百科定义： Var⁡(X)=E[(X−μ)2]其中μ=E(X) \operatorname{Var}(X)=\mathrm{E}\left[(X-\mu)^{2}\right] 其中\mu=\mathrm{E}(X) Var(X)=E[(X−μ)2]其中μ=E(X) 在给定数据集中 方差： var⁡(x)=ED[(f(x;D)−f‾(x))2] \operatorname...
偏差-方差分解 Bias-Variance Decomposition(转载)
weixin_30415801的博客
01-21 238
转载自http://www.cnblogs.com/jmp0xf/archive/2013/05/14/Bias-Variance_Decomposition.html 完全退化了，不会分解，看到别人的分解方法了，留存。 以下为转载： -----我是转载的昏割线----- 设希望估计的真实函数为 f=f(X) 但是观察值会带上噪声，通常认为其均值为0 ...
偏差-方差分解（转）
weixin_30312659的博客
01-15 1351
1、定义 这里所说的偏差-方差分解就是一种解释模型泛化性能的一种工具。它是对模型的期望泛化错误率进行拆解。 样本可能出现噪声，使得收集到的数据样本中的有的类别与实际真实类别不相符。对测试样本 x，另 yd为 x 在数据集中的标记，y 为真实标记，f(x;D) 为训练集D上学得模型 f 在 x 上的预测输出。接下来以回归任务为例： 模型的期望预测： 样本数相同的不同训练集产生的方差：...
偏差-方差分解
qq_16236875的博客
09-17 390
什么是偏差与方差？ 泛化误差可以分解成偏差的平方加上方差加上噪声 偏差度量了学习算法的期望预测和真实结果的偏离程度，刻画了学习算法本身的拟合能力。 方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化，刻画了数据扰动所造成的影响 噪声表达了 当前任务上任何学习算法所能达到的期望泛化误差下届，刻画了 问题本身的难度。 偏差和方差一般称为bias 和variance，一般训练程度越强，偏差...
【机器学习】偏差-方差分解Bias-variance Decomposition
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qq_32742009的博客
08-28 2万+
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从线性回归看偏差-方差分解（Bias-Variance Decomposition）
Thinkgamer博客
03-25 6777
打开微信扫一扫，关注微信公众号【数据与算法联盟】 转载请注明出处：http://blog.youkuaiyun.com/gamer_gyt 博主微博：http://weibo.com/234654758 Github：https://github.com/thinkgamer 概述 对于数字序列1，3，5，7，？，正常情况下大家脑海里蹦出的是9，但是217314也是其一个解 9对应的数学公式为 f(...
偏差-方差分解Bias-Variance Decomposition
weixin_30437337的博客
10-22 119
转自： http://www.cnblogs.com/jmp0xf/archive/2013/05/14/Bias-Variance_Decomposition.html 转载于:https://www.cnblogs.com/ljygoodgoodstudydaydayup/p/5987708.html
CS229课程笔记9：分类问题的Bias-Variance分解，经验风险最小化
silent56_th的博客
12-22 668
基于least square的bias-variance分解十分常见 E(y^−y)2=E(y^−Eτy^+Eτy^−y)2=E(y^−Eτy^)2+E(y−Eτy^)2=Var(y^)+Bias2(y^,y)E(\hat y-y)^2 = E(\hat y-E_\tau\hat y+E_\tau\hat y-y)^2=E(\hat y - E_\tau\hat y)^2+E(y-E_\tau\h
Bias-Variance分解
最新发布
04-01
### Bias-Variance Decomposition 的概念 在机器学习领域，模型误差可以被分解为三个主要部分：偏差（bias）、方差（variance）以及不可约误差（irreducible error）。这种分解方法有助于理解模型性能的局限性和优化方向。 #### 偏差（Bias） 偏差衡量的是模型预测值与真实值之间的差异程度。高偏差通常意味着模型过于简单，无法捕捉数据的真实模式，从而导致欠拟合现象[^1]。例如，在线性回归中，如果实际关系是非线性的，则即使增加训练时间也无法显著改善模型表现。 #### 方差（Variance） 方差反映的是当使用不同训练集时，模型参数变化的程度。高方差表明模型对特定训练样本过度敏感，容易过拟合到噪声上而不是泛化至未见数据[^2]。理想情况下，一个好的模型应该具有较低的方差以便更好地推广到新实例上去。 #### 不可约误差（Irreducible Error） 这部分是由随机因素引起的固有不确定性所造成的错误率底线；无论怎样改进算法都无法消除它因为这取决于问题本身特性而非建模过程中的决策失误所致[^3]. ### 应用于机器学习实践当中 为了实现最佳平衡状态即最小总损失函数E[L], 我们需要找到适当复杂度水平下的假设空间H*使得两者兼顾良好 - 即既不过于简化以至于忽略掉重要特征也不至于过分精细以至于捕获到了无意义的变化趋势.[^4] 通过调整正则项系数λ来控制权重衰减力度进而影响上述两方面权衡比例便成为了一种常见手段之一. ```python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error import numpy as np def bias_variance_tradeoff(X, y): X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2) model_complexities = range(1, 10) # Example complexity levels training_errors = [] validation_errors = [] for degree in model_complexities: poly_features = PolynomialFeatures(degree=degree) X_poly_train = poly_features.fit_transform(X_train.reshape(-1, 1)) lin_reg = LinearRegression() lin_reg.fit(X_poly_train, y_train) X_poly_val = poly_features.transform(X_val.reshape(-1, 1)) y_pred_train = lin_reg.predict(X_poly_train) y_pred_val = lin_reg.predict(X_poly_val) mse_train = mean_squared_error(y_train, y_pred_train) mse_val = mean_squared_error(y_val, y_pred_val) training_errors.append(mse_train) validation_errors.append(mse_val) return model_complexities, training_errors, validation_errors # Plotting code omitted here but would involve matplotlib or similar library. ``` 此脚本展示了如何评估多项式回归的不同阶数对于给定数据集的影响，并绘制相应的训练和验证误差曲线图以直观展示偏倚—变异权衡情况。
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