机器学习—近似误差与估计误差理解

最新推荐文章于 2025-07-25 22:01:40 发布
转载 最新推荐文章于 2025-07-25 22:01:40 发布 · 951 阅读 · 0

本文深入探讨了机器学习中两个关键概念：近似误差与估计误差。近似误差关注模型对训练集的表现，过小可能导致过拟合；估计误差则衡量模型对未知数据的预测能力，其减小意味着模型更接近最佳状态。

近似误差：可以理解为对现有训练集的训练误差。 
估计误差：可以理解为对测试集的测试误差。

近似误差关注训练集，如果近似误差小了会出现过拟合的现象，对现有的训练集能有很好的预测，但是对未知的测试样本将会出现较大偏差的预测。模型本身不是最接近最佳模型。

估计误差关注测试集，估计误差小了说明对未知数据的预测能力好。模型本身最接近最佳模型。

更多参考：https://www.zhihu.com/question/60793482

机器学习之经验误差和泛化误差
JustinMars的博客
01-10 790
经验误差是指模型在训练数据集上的平均误差。它衡量的是模型对已知数据的拟合能力。泛化误差是指模型在未知数据或测试数据上的平均误差，反映了模型的推广能力。好的模型应具有较低的泛化误差。
ML1.1 机器学习误差分析
HeartFireY的博客
03-12 3628
1.误差、损失函数 1.1 误差 模型的输出结果会和其对应的真实值之间往往会存在一些差异，该种差异称为该模型的输出误差，简称为误差。 1.2 损失函数 为了便于误差分析，通常需要构造某种函数用于度量模型对单个样本的输出误差，这样的函数被称为损失函数。具体的说，对于给定的机器学习模型fff，假设该模型对应于输入样本XXX的输出为y^=f(X)\hat{y} = f(X)y^​=f(X)，与XXX相对应的实际真实值为yyy，则可以用yyy和f(x)f(x)f(x)为自变量的某个函数L(y,f(X))L(y, f
近似误差与估计误差
梅菜扣肉
07-03 4844
误差 误差是指测量值与真实值之间的差距，误差的大小反映了实验、观察、测量和近似计算等所得结果的精确程度。误差的绝对值越小，精确程度越高。 近似误差与估计误差 近似误差：对现有训练集的训练误差。 估计误差：在测试集上的测试误差。 我们先从字面意思上理解，我们在训练过程中，追求的是要训练误差尽可能的小，就是要尽可能的逼近训练集的数据，使预测值与训练集相似程度更高，因此模型预测出来的值与训练数据的误差称为近似误差。而在测试过程中，我们是要比较用模型估计出来的值与真实值之间的差距，侧重点在于估计，所以这个误差称为估
估计误差和近似误差
IT_NEU_Lee的博客
10-12 778
https://blog.youkuaiyun.com/qq_35664774/article/details/79448076
基础知识 | 近似误差 估计误差
菜鸡的救赎之路！叮！
04-20 1366
模型假设空间F\mathcal{F}F的最优解f~=arfminf∈FR(f)\tilde{f}=\underset{f\in \mathcal{F}}{arfmin}R(f)f~​=f∈Farfmin​R(f)，假设真实世界的最优解为f∗f^*f∗，我们在假设空间中的通过算法得到的最优解为fnf_nfn​； 近似误差[approximation error]： R(f~)−R(f∗) R(\tilde{f})-R(f^*) R(f~​)−R(f∗) 真实世界的最优解AAA与假设空间中最优解BBB的..
机器学习之近似误差和估计误差
loving_coco的博客
07-25 3812
  近似误差：可以理解为对现有训练集的训练误差。 近似误差，更关注于“训练”。  估计误差：可以理解为对测试集的测试误差。 估计误差，更关注于“测试”、“泛化”。    ...
机器学习泛化误差
sfakh的博客
08-30 958
机器学习入门
人工智能-机器学习-泊松方程有限元近似新的可计算误差界.pdf
05-03
### 人工智能-机器学习-泊松方程有限元近似新的可计算误差界 #### 引言 有限元方法作为一种有效的数值求解偏微分方程的方法，在20世纪50年代随着计算机技术的发展而兴起，并迅速在科学计算与工程应用领域占据了...
K-近邻算法中的近似误差和估计误差
最新发布
freed_Day的博客
07-25 757
指。
如何理解和区分近似误差和估计误差?（只是辅助思考方面）
m0_38050334的博客
02-23 1369
https://www.zhihu.com/question/60793482
机器学习中的误差
weixin_33711641的博客
04-10 632
贝叶斯误差bayes error Even the best predictor will sometimes be wrong. Imagine predicting height based on gender. If you had the best predictor available you would still incur error because height d...
近似误差 与 估计误差
qq_35664774的博客
03-05 5615
统计学习方法中说：k值越小，学习的近似误差(approximation error)越小，估计误差(estimation error)越大，反之则相反 http://blog.youkuaiyun.com/weixin_37895339/article/details/78794190 近似误差：可以理解为对现有训练集的训练误差。 估计误差：可以理解为对测试集的测试误差。* 近似误差关注...
机器学习——需求预测——准确性（误差）统计——MAE、MSE、MAPE、WMAPE
huangguohui_123的博客
11-21 3万+
误差指标 公式（为预测值，为真实值） 特点 缺点 MAE 1、易受真实值量纲上的差别带来的影响 MSE 1、加倍惩罚极端误差 1、易受真实值量纲上的差别带来的影响 2、极端值的影响 MAPE WMAPE 一、平均绝对误差(Mean Absolute Error，MAE) 其中，为预测值，为真实值。 由于...
机器学习评价指标中：误差、偏差、方差的区别
caoyuan666的博客
04-17 5638
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%，...
机器学习(七)： Bias、Error和Variance的区别与联系
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
机器学习常用概念辨析
学如不及,犹恐失之
11-21 652
目录 Bagging & Boosting 方差 &偏差 近似误差 &估计误差 判别模型 &生成模型 期望风险 &经验风险 &结构风险 上采样 &下采样 先验概率 &后验概率 信息增益 &基尼系数 正确率、精确率、召回率、虚警率和漏检率 机器学习有好多概念需要理解，这里做个总结 Baggi...
斯坦福大学机器学习——误差理论（Error Theory）
热门推荐
linkin1005的专栏
01-09 3万+
一、偏倚（bias）和方差(variance) 在讨论线性回归时，我们用一次线性函数对训练样本进行拟合（如图1所示）；然而，我们可以通过二次多项式函数对训练样本进行拟合（如图2所示），函数对样本的拟合程序看上去更“好”；当我们利用五次多项式函数对样本进行拟合（如图3所示），函数通过了所有样本，成为了一次“完美”的拟合。 图3建立的模型，在训练集中通过x可以很好的预测y，然而
机器学习中近似误差与估计误差的区别是什么
03-24
在机器学习中，近似误差是指模型预测结果与实际结果之间的误差，估计误差是指对于给定的训练数据，模型在新数据上的表现，即泛化能力。因此，近似误差是指模型在训练数据上的预测误差，估计误差是指模型在新数据上的...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值