【模式识别与机器学习】——PART2 机器学习——统计学习基础——2.Bias variance tradeoff...

最新推荐文章于 2025-08-22 18:48:10 发布
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文章标签： 人工智能
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2.Bias variance tradeoff

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/chihaoyuIsnotHere/p/9882507.html

深度学习直通车——第1章：数学与机器学习基础回顾 (Foundation Reloaded)
Rhett_Butler0922的博客
07-07 1186
这不仅仅是“复习”，更是从深度学习的视角，重新理解这些工具的意义与威力。夏令营的笔试和面试中，对基础概念的深刻理解，往往是区分普通和优秀候选人的关键。所以，梯度下降就是这样一个简单而强大的方法：通过不断地朝着梯度（最陡峭）的相反方向（下坡）迈出合适的一小步，来逐步找到我们想要的最小值（例如，模型预测误差的最小值）。：到达新位置后，您再次环顾四周，找到新的最陡下坡方向，再迈出一步。：您的目标是走到这座山的最低点，也就是山谷的谷底。但是，因为雾太大了，您完全看不清远处的路，只能看到自己脚下的一小片区域。
机器学习中Bias（偏差）和Variance（方差）
Microstrong
04-05 2658
先占个坑吧！慢慢补！
概率机器学习——5. 线性回归模型(1)
2401_89678770的博客
07-06 1004
线性回归模型是一种基本的有监督学习方法，用于建立输入特征向量x与输出y之间的线性关系。模型通过最小化损失函数（如平方误差）来估计参数w，最优解为ŵ=(XᵀX)⁻¹Xᵀy。从概率角度看，线性回归可以视为加性噪声模型，其中y服从以wᵀx为均值、σ²为方差的正态分布。最大似然估计与最小二乘法在此模型下等价。模型性能受偏差-方差权衡影响，需要在估计准确性与泛化能力之间取得平衡。
【机器学习】——机器学习基础概念
庄小焱
03-27 831
本文主要介绍了机器学习的基础概念和典型过程。一个完整的机器学习过程包括数据收集、数据预处理、数据集划分、选择模型、训练模型、模型评估、模型优化和模型部署等关键步骤。在数据收集阶段，要获取足够且高质量的数据；数据预处理包括数据清理、标准化、编码和特征工程等；数据集划分要合理分配训练集、验证集和测试集。选择合适的模型后，进行训练、评估、优化和部署。此外，还涉及机器学习理论，如归纳学习、偏差 - 方差分解等，以及基本概念，如误差、过拟合、欠拟合等。
【漫话机器学习系列】084.偏差和方差的权衡（Bias-Variance Tradeoff）
IT古董
02-07 695
在机器学习模型的训练过程中，我们常常面临一个重要的挑战：如何平衡 偏差（Bias） 和 方差（Variance），以提升模型的泛化能力。偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff）描述了模型在复杂度上的取舍，过高的偏差可能导致欠拟合，而过高的方差可能导致过拟合。理解这个概念对于构建高效的机器学习模型至关重要。
机器学习(七)： Bias、Error和Variance的区别与联系
热门推荐
无敌小怪兽_Zz的博客
06-19 2万+
这篇文章首先介绍了基础概念，包括偏差（Bias）、方差（Variance）和误差（Error），每个概念的定义和详细解析。然后，深入探讨了偏差，方差以及误差之间的关系，特别强调了偏差-方差权衡的概念，提供了相关的数学推导，并进行了深入解析。这篇文章旨在帮助读者更好地理解偏差，方差，误差之间的关系，并了解如何在机器学习模型中平衡这些因素
【机器学习】——模型评估与选择
庄小焱
03-27 1014
本文主要介绍了机器学习中的模型评估与选择。首先阐述了经验误差与过拟合的概念及关系，指出过拟合是模型在训练集上表现好但在测试集上表现差的现象，经验误差低不等于测试误差低，目标是降低泛化误差。接着介绍了测试数据划分方案，包括交叉验证、留出法、自助法等，并探讨了模型调参、最终模型选择等内容。还涉及了二分类模型评价指标，如查准率、查全率、F1/Fn度量，ROC与AUC，代价敏感错误率与代价曲线，以及比较检验方案等。最后讲解了偏差与方差的概念及权衡，以及如何控制它们。
机器学习之理解Bias-Variance Tradeoff
sgzqc的专栏
12-07 1749
1 引言 在机器学习中,我们经常会遇到模型过拟合和欠拟合的现象, 二者背后就是Bias-Variance Tradeoff. 今天，我们将详细介绍什么是Bias-Variance Tradeoff，它从何而来，为什么需要考虑，以及可以做些什么来改进我们的机器学习模型。 好的,闲话少说,我们直接开始吧. ???? 2 问题引入 机器学习系统的实质思想为从收集的样本数据中对数据的潜在分布进行建模。如果我们采样了足够多的准确样本，则可以很容易地拟合出数据的分布，如下所示。 将上述过程进行抽象, 即对于样本 (x
第一期：你好，机器学习 —— 破除迷雾，看清三大范式与七步流程
dl999666的博客
08-09 961
欢迎来到“机器学习工程师养成计划”系列！您可能听说过机器学习、人工智能、深度学习等名词，感觉它们既强大又神秘。事实上，机器学习并非魔法，而是一门建立在数学、统计和计算机科学之上的、有着清晰工程路径的交叉学科。本期作为整个系列的开篇，我们的目标不是立刻去实现一个复杂的模型，而是要为您**“破除迷雾”**，建立起学习机器学习所必需的全局认知。学习机器学习的“语言”：直观地理解其背后的核心数学概念，并掌握 Python 科学计算“三驾马车”—— NumPy, Pandas, Matplotlib 的核心用法。
第2章 机器学习基础
07-23 669
机器学习是实现人工智能的核心方法论，它赋予了计算机从数据中学习的能力，而非仅仅依赖于人类编写的固定规则。根据数据是否有“标签”（即预先定义的答案）以及学习的交互方式，机器学习主要分为三大范式：监督学习、无监督学习和强化学习
2019大数据机器学习答案2.pdf
06-14
1. **模型复杂度与误差关系**：在机器学习中，模型复杂度与误差之间的关系通常遵循“bias-variance tradeoff”原则。模型复杂度越大，训练误差往往越小（因为能够更好地拟合训练数据），但测试误差可能增大（过度...
【机器学习练习 5】 - 偏差和方差
04-02
在机器学习领域中，“偏差”（Bias）和“方差”（Variance）是评估模型性能的两个重要概念，它们共同构成了偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff）的基本框架。这个权衡的中心思想是，在模型复杂度和预测准确性...
Bot 流量“假阳性”调优笔记
@云安全小杜
08-19 1298
这次实验最大的收获是：与其在规则里“猜”爬虫长什么样，不如把判断逻辑外置到一个能持续学习的边缘节点。群联的清洗中心提供了实时封禁 API，让我们可以把模型结果直接落地，而不用改一行业务代码——这比传统“先打日志、再人工加黑名单”的节奏快了整整一个量级。
门控循环单元（GRU, Gated Recurrent Unit）
2501_91641025的博客
08-20 945
门控循环单元（GRU, Gated Recurrent Unit）是循环神经网络（RNN）的一种改进结构，由 Cho 等人在 2014 年提出。它和 LSTM 一样，旨在解决RNN 的梯度消失和梯度爆炸问题，同时能够建模长距离依赖信息。与 LSTM 相比，GRU 结构更简洁，参数更少，计算效率更高。GRU 是 LSTM 的简化版，在很多任务上能取得相似甚至更好的效果。优点：计算效率高、参数量少、适合大规模训练。缺点：缺少独立记忆单元，在极长序列任务中可能稍逊于 LSTM。在实际应用中，
Huggingface-Qwen2源码解读
Jeremy程序员
08-19 1764
本文记录了基于HuggingFace Transformers最新master分支对Qwen2模型的学习过程。主要内容包括：1) 开发环境搭建（Python 3.11、PyTorch CPU版）；2) 模型测试代码实现，通过调参创建轻量级配置；3) 核心架构分析，包括分词编码、DecoderLayer处理流程（RMSNorm归一化、自注意力机制、前馈网络）和分组查询注意力机制；4) Qwen2的三大优化点：RMSNorm计算优化、RoPE位置编码和GQA注意力机制；5) 开发中遇到的版本依赖问题及解决方法。
【无标题】
As3310010的博客
08-20 706
从基础功能到自主决策：Agent 开发进阶之路
【笔记】动手学Ollama 第七章 搭建本地RAG
ReedFoley的博客
08-22 661
正文详见：7.3 使用 LangChain 搭建本地 RAG 应用。
数据库审计是什么？主要功能详解与厂商解析
yuandiansec的博客
08-21 938
数据库审计
Paddle3D-PETRv1 精度测试与推理实践指南
最新发布
Hi20240217的博客
08-22 924
本文介绍了在Paddle3D中使用PETRv1模型进行3D物体检测的完整流程。首先通过Docker配置标准测试环境，安装Paddle3D并下载预训练权重。然后准备NuScenes迷你数据集，生成所需的注解文件。接着对原始模型进行精度测试，获取mAP、NDS等关键指标。最后将训练好的模型导出为推理格式，便于后续部署。文章详细说明了每个步骤的操作命令和参数含义，特别对精度测试结果中的各项指标进行了专业解读，帮助读者理解模型性能评估标准。整个流程涵盖了从环境搭建到最终模型导出的全链路操作，为3D目标检测任务提供了
机器学习与统计基础思维导图合集
标题中提到的“机器学习pics.zip_思维导图_思维导图_机器学习pics_统计基础”，首先揭示了文件是关于机器学习的思维导图集合，并且与统计基础紧密相关。思维导图是一种图形化的思维工具，它通过视觉表达来组织知识、...
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