误差 偏差 方差

最新推荐文章于 2024-09-22 22:22:12 发布
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深度学习基础：误差、方差、偏差
clover_my的博客
03-27 4624
深度学习基础：误差、方差、偏差 误差 ＝ 方差 ＋ 偏差^2+ 噪音。 1、偏差、方差 偏差（bias）：偏差衡量了模型的预测值与实际值之间的偏离关系，也就是输出预测结果的期望与样本真实结果的差距。 方差（variance）：方差描述的是训练数据在不同迭代阶段的训练模型中，预测值的变化波动情况（或称之为离散情况，或是输出稳定性）。从数学角度看，可以理解为每个预测值与预测均值差的平方和的再...
机器学习 泛化误差和偏差-方差
weixin_57038791的博客
11-17 1815
偏差（bias）衡量了模型的预测值与真实值之间的偏离关系。方差（variance）描述的是训练数据在不同迭代阶段的训练模型中，预测值的变化波动情况。简单来说是预测值之间的离散程度，预测值之间的距离越大，数据越散，方差越大。
学习理论之误差和方差
weixin_30684743的博客
05-26 225
目录 一些不成体系的文字 误差（Bias）的结论 方差（Variance）的结论 误差 v.s. 方差 应对方法 下面的内容是台湾大学李宏毅老师2016年的机器学习课程第5课 Where does the error come from? ...
方差
大贝贝壳的博客
09-18 572
模拟就行了 来源：nkw
误差评估，均方误差、均方根误差、标准差、方差
weixin_44623642的博客
09-22 1697
RMSE是观察值与真实值偏差的平方，对于一组观测值yiy_iyi​和对应的真值tit_iti​RMSE1n∑i1nyi−ti，其中n是观测次数RMSE=\sqrt{\frac1n \sum_{i=1}^n (y_i-t_i)} \text{，其中n是观测次数}RMSEn1​i1∑n​yi​−ti​​，其中n是观测次数MSE是观测值与真值偏差的平方和与观测次数的比，对于一组观测值yiy_iyi​和对应的真值t。
偏差和方差
weixin_34235105的博客
11-15 483
误差（泛化误差）=偏差(bias),+方差(variance) +噪声(noise) 偏差：【预测值-真实值的偏离程度】--【算法的拟合能力】--boosting Boosting使loss减少，可以降低bias。这里的模型之间并不独立，所以不能显著减少variance 方差：【结果的波动程度】--【学习性能】-- bagging ...
一文读懂误差的偏差方差
princemrgao的博客
04-02 6111
偏差和方差的直观理解： 偏差：描述的是预测值的期望与真实值之间的差距。偏差越大，越偏离真实数据，如下图第二行所示。 方差：描述的是预测值的变化范围，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，如下图右列所示。 详解：蓝色点相当于真实数据，红圈相当于预测期望 左上图：低偏差低方差，所有数据的聚拢在一起，极限思想，偏差为0，...
偏差、方差、噪声、泛化误差以及过拟合和欠拟合之间的关系
u012370185的博客
08-05 1752
0. 期望预测 首先定义: 在一个训练集D上的模型, 对于测试样本x的预测值为 在不同训练集D上训练出的模型, 对同一个测试样本x的预测值取期望, 即期望预测--- 偏差\方差\噪声都是针对测试样本来计算的 即，将一个测试样本x输入到模型中，计算出 偏差方差和噪声都是针对于同一个样本x，不同模型的输出值进行相应计算的 1. 偏差 模型的期望预测与真实值的偏离程度 ...
集成学习03-偏差与方差理论
cookie222的博客
07-18 1475
矩阵乘法的实质是对变量进行线性变换，如Ax = y，利用矩阵A将x向量变化为y向量。 作业： 1.请用一个具体的案例解释什么是偏差和方差。 2.偏差与方差和误差之间的关系。 3.训练误差与测试误差之间的联系和区别，如何估计测试误差。 4.岭回归和lasso回归的异同点。 5.如果使用pca降维前是一个三维的椭球，那么把该图形降维成二维是一个什么样的图形。 6·尝试使用对偶理论和核函数对pca进行非线性拓展，使得pca变成非线性降维。（拓展题） 7.本教程讲述的三种模型简化的方法之间...
机器学习评价指标中：误差、偏差、方差的区别
caoyuan666的博客
04-17 5462
在我们看论文的时候，经常会对这几个变量分不清，下面，详细解释一下各自的定义及区别。 文章目录1、概念定义2、图形定义3、数学定义4、过拟合、欠拟合和恰好5、结论 1、概念定义 偏差（bias）：偏差衡量了模型的预测值与实际值之间的偏离关系。通常在深度学习中，我们每一次训练迭代出来的新模型，都会拿训练数据进行预测，偏差就反应在预测值与实际值匹配度上，比如通常在keras运行中看到的准确度为96%，...
误差与偏差的区别
s1162276945的博客
06-06 2万+
误差是指结果与真实值之间的差值，而偏差则是指结果与平均值之间的差值，都是对单个样本而言，只不过误差的参照物只有一个，而偏差的参照物是群体的平均值，个体相对群体的平均水平的差值。 评分预测中，对于单个评分 r_ij，预测评分为 r_ij_hat，评分矩阵的所有已知项评分的平均值为 r_ij_mean，则误差error= r_ij - r_ij_hat, bias = r_ij - r_ij_mea...
误差理论基本概念（均值、期望、方差、标准差、均方误差、均方根误差、精度、准确度、精确度、随机变量）
2301_81723939的博客
02-14 1万+
根据概率统计理论可知，如果各个误差项对其总和的影响都是均匀地小，即其中没有一项比其他项的影响占绝对优势时，那么它们的总和将是服从或近似地服从正态分布的随机变量。在相同的观测条件下作一系列的观测，如果误差在大小和符号上都表现出偶然性，即从单个误差看，该列误差的大小和符号没有规律性，但就大量误差的总体而言，具有一定的统计规律，这种误差称为偶然误差。在相同的观测条件下作一系列的观测，如果误差在大小、符号上表现出系统性，或者在观测过程中按一定的规律变化，或者为某一常数，这种误差就称为系统误差。
偏差、方差、贝叶斯误差
Blankit1的博客
05-27 3860
偏差、方差、贝叶斯误差
一文读懂 Bias（偏差）、Error（误差）、Variance（方差）
Suprit's blog
12-16 1万+
一文读懂 Bias（偏差）、Error（误差）、Variance（方差） 偏差 偏差度量了学习算法的期望预期与真实结果的偏离程度 ，即刻画了学习算法本身的拟合能力。偏差太高，就会出现欠拟合，即与真实结果偏离很大。但如果偏差太高，可能会出现过拟合，结合一下前面的图片，因为我们的数据集并不是整体的数据集，可能数据集本身就不准确，所以如果你仅仅在当当前数据集做到很好，可能对于新的数据就会表现很差。 如何降低偏差 增加算法的复杂度，比如神经网络中的神经元个数或者层数，增加决策树中的分支和层数等。不过增加模型复杂度
人工智能算法学习笔记（四）——偏差、方差、误差
qq_34623720的博客
02-19 1422
最近在看周志华老师的西瓜书模型评估与选择时，其中对于偏差（Bias）、方差（Variance）等概念有些理解模糊，经过上网查询学习后进行了深刻的理解，下面将我所学到的内容记录如下，和大家共同交流。 首先，需要明确的一点是，Bias和Variance是针对Generalization（泛化）而言的。 在机器学习中，一般是定义一个误差函数（Loss Function），学习的过程就是最小化loss的过...
方差、标准差、均方误差和均方根误差
不平凡之路
05-26 9908
最近在整机器学习的内容，这个概念稍微有点乱，百度一下，里清楚了，做个记录： 一、白话描述 1、方差的二次开方等于标准差 2、均方误差的二次开方等于均方根误差。 3、方差是每个样本减去总样本的平均值去计算的，而均方误差是每个样本减去该样本的真实值来计算的 所以，方差、标准差是数学上的概念，而均方误差是在机器学习中用的比较多的概念，计算loss的时候会用，实际上原理是类似的，但是具体计算上稍微有些差别。这是我的理解（不一定正确），下面贴上一些具体的解释。 二、详细解释 一、百度百科上方差是这样定义
通俗理解误差、偏差、方差以及它们和过拟合、欠拟合之间的关系.
lankuohsing的博客
07-11 3537
文章目录0. 引言1. 误差、偏差和方差的数学定义2. 偏差与方差的直观理解3. 偏差、方差与欠拟合、过拟合的关系4. 欠拟合、欠拟合的产生原因及解决方案 0. 引言 作为一名算法工程师，在利用算法模型解决实际问题时，模型的欠拟合、过拟合问题是无论如何都无法回避的。这两个问题的表象相比很多人都知道，但是涉及到它们背后的产生原因、本质以及解决方法，要说清楚还是不容易的。 1. 误差、偏差和方差的数学定义 误差（error）的概念有两类，一类是数据本身带来的噪声，一般假设服从均值为0的高斯分布，记为ϵ∼N(0.
方差、标准差、均方差、均方误差区别总结
热门推荐
Leyvi_Hsing的博客
01-04 27万+
一、百度百科上方差是这样定义的： 看这么一段文字可能有些绕，那就先从公式入手， 对于一组随机变量或者统计数据，其期望值我们由E(X)表示，即随机变量或统计数据的均值， 然后对各个数据与均值的差的平方求和，最后对它们再求期望值就得到了方差公式。 这个公式描述了随机变量或统计数据与均值的偏离程度。二、方差与标准差之间的关系就比较简单了 根号里的内容就是我们刚提到的那么问题来了，
偏差、方差、标准差、协方差
weixin_42508236的博客
05-06 4418
目录1 期望值（Expectation）2 偏差（Bias）3 方差（Variance）3.1 总体方差（Population Variance）3.2 样本方差（Sample Variance）4 标准差（Deviation）4.1 总体标准差（Population Standard Deviation）4.2 样本标准差（Sample Standard Deviation）5 协方差（Covariance）5.1 协方差（Covariance）5.2 协方差矩阵（Covariance Matrix）5.
怎么推导泛化误差和偏差方差之间的关系
最新发布
03-22
### 泛化误差与偏差-方差关系的理论推导 在机器学习领域，泛化误差通常可以通过偏差（Bias）、方差（Variance）和不可约误差（Irreducible Error）来分解。这种分解提供了一种分析模型性能的方法，并揭示了偏差与方差之间的权衡。 #### 数学表达形式 假设目标函数 \(f(x)\) 是真实的映射关系，\(y\) 表示观测值，\(\epsilon\) 表示随机噪声项，满足均值为零且独立于输入变量 \(x\) 的条件。因此有： \[ y = f(x) + \epsilon \] 对于回归问题中的平方损失函数（Mean Squared Error, MSE），可以将泛化误差分解为三个部分[^3]： 1. **偏差**：衡量模型预测值与其期望值之间的差异。 2. **方差**：反映模型对训练数据敏感的程度，即模型预测值的变化范围。 3. **不可约误差**：由于噪声的存在而导致的固有不确定性。 具体来说，设模型估计为 \(\hat{f}(x)\)，则任意样本点 \(x_0\) 处的预期预测误差可写成如下形式： \[ E[(y - \hat{f}(x))^2] = Bias^2[\hat{f}(x)] + Var[\hat{f}(x)] + Var[\epsilon] \] 其中， - 偏差定义为： \[ Bias[\hat{f}(x)] = E[\hat{f}(x)] - f(x) \] - 方差定义为： \[ Var[\hat{f}(x)] = E[(\hat{f}(x) - E[\hat{f}(x)])^2] \] - 不可约误差为噪声本身的方差： \[ Var[\epsilon] \] 通过上述公式可以看出，总误差是由三部分组成：偏差、方差以及无法消除的数据噪声。 #### 偏差-方差权衡 当调整模型复杂度时，会出现一种矛盾现象——增加模型复杂度会降低偏差但提升方差；反之亦然。这是因为简单模型难以捕捉复杂的模式从而造成较大的偏差，而过于复杂的模型容易受到训练集中微小波动的影响进而增大方差[^2]。 为了达到最佳效果，在实际应用过程中需要找到合适的平衡点使得整体误差最小化。这一过程被称为“偏差-方差权衡”或者“Trade-off”。理想情况下，应该选取既不过拟合也不欠拟合的状态作为最终解决方案。 ```python import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures def bias_variance_tradeoff(X, y): X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2) degrees = range(1, 10) training_errors = [] validation_errors = [] for degree in degrees: poly_features = PolynomialFeatures(degree=degree, include_bias=False) X_poly_train = poly_features.fit_transform(X_train.reshape(-1, 1)) model = LinearRegression() model.fit(X_poly_train, y_train) X_poly_val = poly_features.transform(X_val.reshape(-1, 1)) pred_train = model.predict(X_poly_train) pred_val = model.predict(X_poly_val) training_errors.append(mean_squared_error(y_train, pred_train)) validation_errors.append(mean_squared_error(y_val, pred_val)) return degrees, training_errors, validation_errors ``` 以上代码展示了如何利用多项式特征工程探索不同阶数下的训练集和验证集上的均方误差变化趋势，以此观察是否存在明显的偏差-方差权衡情况。
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