即泛化误差=偏差+方差+噪声. 其中偏差指的是,训练集变化时,学得模型的期望输出与真实标记间的差异;方差指的是,训练集变化时,学得模型的变化程度;噪声指的是,采样所得样本标记与真实标记的差异. 偏差越小,学习算法对训练集的拟合能力越强;方差越大,训练集扰动对学得模型的影响越大;噪声越大,问题本身越难. ...
使用样本数相同的不同训练集产生的方差(variance)为: 1.2 噪声(noise)为: 1.3 期望输出与真实标记之间的差异称为偏差(bias)为: 1.4 假设噪声的期望 ,将算法的期望泛化误差进行分解: 1.5 由于 与 独立,所以: 所以 1.6 所以期望泛化误差 等于方差 加上偏差 再加上噪声 。 2. 误差-分歧分解(error-ambiguity de...
经验误差指模型在训练集上的误差,即训练误差 测试误差指模型在测试集上的误差 泛化误差指模型在所有数据上的误差(也有人说是在学习器没见过的数据上的误差),泛化误差一般是求不出来的。因此,一般训练集和测试集不交叉,以测试误差来近似代替泛化误差。 泛化误差的偏差-方差分解 偏差-方差分解用于衡量学习算法的泛化...
期望输出与真实标记之间的差异称为 偏差(bias) 为： 1.4 假设噪声的期望 ，将算法的期望泛化误差进行分解： 1.5 由于 与 独立，所以：所以 1.6 所以期望 泛化误差 等于 方差 加上 偏差 再加上 噪声 。 &#...
由“偏差 - 方差分解”的角度来度量泛化误差,机器学习算法的泛化能力,是由什么决定的A.学习算法的能力B.数据的充分性C.学习任务的难度D.以上都是
二、判断题1.方差分析的基本思想是把总方差分解成各部分方差的和,然后分析各项方差的大小与占比。(错)2.在单因子方差分析中,随机误差项的偏差平方和除以总体方差之后是服从正态分布的。(错)3.在因子方差分析中,若拒绝原假设,则表明各总体的均值相互之间均不相同。错4.双因素无重复观察的数据,通常是假设不存在...
一、期望泛化误差的偏差-方差分解偏差-方差分解试图对机器学习算法的期望泛化误差率进行拆解。 记为测试样本,为训练集D上学习得到的模型在上的预测输出,为在数据集中的标记,为的真实标记。 对算法的期望泛化误差进行分解: 得到: 即泛化误差可分解为偏差、方差与噪声之和。其中偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果...