3.1 偏差-方差权衡(bias-variance tradeoff) 3.2 数学推导 3.3 判别解析 全文共9000余字,预计阅读时间约18~30分钟 | 满满干货,建议收藏! 一、 引言 在机器学习领域,误差(Error)、偏差(Bias)和方差(Variance)是我们常常要面对的三个核心概念。简单来说: ...
最近在看Hui Zou和Trevor Hastie在2005年发表的Elastic Net算法文章,在介绍里看到这样一句“As a continuous shrinkage method, ridge regression achieves its better prediction performance through a bias-variance trade-off bias−variance tradeoff”。一个看起来毫不起眼的词儿,落在小白身上,就成了一个大大的问...
我们发现无法在减少偏差的同时也减少方差。因此,我们需要找到一个折中的方案,即找到总误差最小的地方,这就叫做偏差-方差均衡(Bias-Variance Tradeoff)。 偏差-方差均衡这一概念贯穿整个机器学习,你随处都能见到它的身影。因此理解这一概念非常重要。 那么怎样才知道自己的模型是偏差大还是方差大呢? 高偏差:训练集误差...
因此,我们可以绘制出这样的图像。 [Satya Mallick]的《Bias-Variance Tradeoff in Machine Learning》http://scott.fortmann-roe.com/docs/BiasVariance.html 因此, 当模型处于欠拟合状态时,训练集和验证集上的误差都很高; 当模型处于过拟合状态时,训练集上的误差低,而验证集上的误差会非常高。处理欠拟合与过拟合...
之前的两期关于Ensemble Learning的视频,我们介绍了Random Forest和Adaboost这两个算法。但是这两个算法由于结构上的不同,导致了极其相异的特性。比如Random Forest模型的起点高,但是天花板低;而Adaboost 性能天花板高,但是起点低。要理解这些,我们需要理解机器学习中的一个基本Concept,也就是Bias-Variance Tradeoff。
简介:这篇内容讨论了机器学习中的Bias-Variance Tradeoff概念。Bias代表模型预测期望值与真实值的差距,高Bias(欠拟合)可能源于模型过于简单。Variance则是模型预测在不同数据集上的变异性,高Variance(过拟合)可能因模型过于复杂,过度拟合噪声。理想的模型应在Bias和Variance之间找到平衡,以降低测试误差。文章通过多项式拟合...
机器学习算法系列(18)：方差偏差权衡(Bias-Variance Tradeoff)Bias 和Variance 是针对Generalization （泛化、⼀一般化）来说的。在机器器学习中，我们⽤用训练数据集学习⼀一个模型，我们通常会定义⼀一个损失函数（Loss Function ），然后将这个Loss （或者叫error ）的最⼩小化过程，来提⾼高模型的性能...
泛化误差(general error)可以分解成偏差(bias)的平方加上方差(variance)加上噪声(noise)。 偏差度量了学习算法的期望预测和真实结果的偏离程度,刻画了学习算法本身的拟合能力,方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化,刻画了数据扰动所造成的影响 ...
本视频属于"机器学习 > 鱼与熊掌 Tradeoffs"专题,该系列旨在分享一些需要兼顾均衡的关系。本讲是关于偏差与方差关系的内容,即 bias-variance tradeoff., 视频播放量 6398、弹幕量 12、点赞数 190、投硬币枚数 110、收藏人数 105、转发人数 27, 视频作者 小萌Annie, 作者简
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. :) ...