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，即噪音noise、bias和 variance。噪声是一种不可控的错误，很难避免，被称为不可约
背景NFL(No Free Lunch Theorem)告诉我们选择算法应当与具体问题相匹配,通常我们看一个算法的好坏就是看其泛化性能,但是对于一个算法为什么好为什么坏,我们缺乏一些认识。“Bias-VarianceDecomposition”就是从偏差和方差的角度来解释一个算法的泛化性能。 2.一点点数学 “Bias-Variance 【机器学习】偏差-方差分解Bias-...
偏差-方差分解bias-variance decomposition 方差、偏差的直观意义 方差维基百科定义: 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...
【基础】偏差-方差分解(Bias-Variance decomposition) Adam 局外人(Outlier) 来自专栏 · 读个paper 5 人赞同了该文章 1. Setups 假设有两个random variables X∈X and Y∈Y . 令 pXY 为他们的joint density, pX 和pY 分别为他们的marginal density。我们的目标是想找到一个parametric function or ...
偏置-方差分解(Bias-Variance Decomposition) 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;...
偏置-方差分解(Bias-Variance Decomposition)是统计学派看待模型复杂度的观点。具体如下: 假设我们有K个数据集,每个数据集都是从一个分布p(t,x)中独立的抽取出来的(t代表要预测的变量,x代表特征变量)。对于每个数据集D,我们都可以在其基础上根据学习算法来训练出一个模型y(x;D)来。在不同的数据集上进行训练可...
Bias-Variance Decomposition 所谓Bias-Variance Decomposition 其实就是对 的分解。 这里对 的理解是非常重要的:下标D表示训练集,即我们基于不同的训练集在相同的测试集上求得的MSE的均值。 训练集与测试集均抽样自 ,当x确定后,f(x)是确定值(deterministic),而...
Bias–variance decompositionLens modelForecasts are generated by both human experts and statistical models, and their forecast accuracy can be understood using error decompositions. However, the assumptions that underlie decompositions used in the analysis of human error differ substantially from those used...
人工智能里的数学修炼 | 是什么决定了你的学习算法泛化性能?偏差—方差分解(bias-variance decomposition) 技术标签: 算法 性能 预测 数据 机器学习一段可以解释学习算法泛化性能的推导过程,要想提升自己模型的预测能力,得先了解这种能力受什么影响 偏差-方差分解可以对学习算法的期望泛化错误率进行拆解,得到清晰明确的...
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