偏差-方差分解Bias-Variance Decomposition

最新推荐文章于 2024-08-08 09:22:35 发布

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原文链接：http://www.cnblogs.com/ljygoodgoodstudydaydayup/p/5987708.html

本文介绍了机器学习中重要的概念——偏差-方差分解，解释了模型预测误差如何由偏差、方差及噪声三部分组成，并探讨了它们之间的权衡关系。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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

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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...

python 方差分解_从线性回归看偏差-方差分解（Bias-Variance Decomposition）

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