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  • variance bias区别

    2016-03-19 08:57:12
  • bias和variance分析

    千次阅读 2019-06-14 10:06:45
    文献中bias和varience常常出现,特别做一次对比分析: 联想记忆 bias短,对应下图的直线长度也短,就是欠拟合,也就是偏差太高。 variance长,对应下图的曲线长度特别长,就是过拟合,也就是方差太高。 ...

    Bias and variance tradeoff is everywhere

    • 文献中bias和varience常常出现,为了混淆,特别做一次对比,帮助记忆。
    • 核心是有切当的模型复杂度,使得训练误差和测试误差得到最佳平衡,换一个说法就是欠拟合和过拟合的平衡到处都需要考虑。

    联想记忆

    • bias,对应下图的直线长度也短,就是欠拟合,也就是偏差太高。
    • variance,对应下图的曲线长度特别长,就是过拟合,也就是方差太高。
      在这里插入图片描述

    引用文献中的一句话:

    Random Forests results in a greater tree diversity ,which trades a
    higher bias for a lower variance than DecisionTree, generally yielding
    an overall better model.

    意思就是指,相比于决策树,随机森林用提升了偏差的代价,降低了方差,减少了过拟合(决策树的缺陷之一)。

    多看几个图,帮助理解记忆:

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
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    偏差和方差与集成学习

    集成学习常用的提升方法是bagging和boosting。

    • Bagging是Bootstrap Aggregating的简称,意思是再抽样。具体而言,当决策树不限制深度或不进行剪枝时,极容易出现过拟合。集成学习中采用bagging就是随机森铃,通过对多个决策树取平均,可以减小过拟合,即降低方差。(用过过强的分类器,解决过拟合)
    • Boosting是将一个弱分类器的误差或者残差,作为下一个弱分类器的输入,通过弱分类器的叠加组合,可以降低偏差。(用于过弱的分类器,解决欠拟合问题)

    引用:
    1、吴恩达老师《deep learning ai》
    2、《hands on machine learning with sklearn and tensorflow》

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  • 偏差(bias)方差(variance)区别

    千次阅读 2018-09-05 20:23:15
    偏差(bias)方差(variance)区别: 偏差指的是算法的期望预测与真实预测之间的偏差程度, 反应了模型本身的 拟合能力; 方差度量了同等大小的训练集的变动导致学习性能的变化, 刻画了数据扰动 所导致的影响。 ...

    偏差(bias)和方差(variance)区别:
    偏差指的是算法的期望预测与真实预测之间的偏差程度, 反应了模型本身的
    拟合能力;
    方差度量了同等大小的训练集的变动导致学习性能的变化, 刻画了数据扰动
    所导致的影响。
    当模型越复杂时, 拟合的程度就越高, 模型的训练偏差就越小。 但此时如果
    换一组数据可能模型的变化就会很大, 即模型的方差很大。 所以模型过于复
    杂的时候会导致过拟合。
    当模型越简单时, 即使我们再换一组数据, 最后得出的学习器和之前的
    学习器的差别就不那么大, 模型的方差很小。 还是因为模型简单, 所以偏差
    会很大。

    模型复杂度越高,越容易过拟合,方差越大,偏差越小
    模型复杂度越低,越容易欠拟合,偏差越大,方差越小
    这里写图片描述

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  • Bias和Variance 区别

    千次阅读 2016-02-29 17:07:11
    在看Coursera上的machine learning课程时,有bias和variance,如下图所示这里的bias指偏差,variance指方差。概率论与数理统计这门课中应该讲过这些概念,为了完整,按照我自己的理解,详述如下: 1,感性的讲,...

    在看Coursera上的machine learning课程时,有bias和variance,如下图所示

    图片来源于Ng的课程

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    这里的bias指偏差,variance指方差。概率论与数理统计这门课中应该讲过这些概念,为了完整,按照我自己的理解,详述如下:
    1,感性的讲,bias指的是与真值的偏离程度,variance是指的聚集程度,与真值关系不大,如下图所示:

    这里写图片描述

    2,数学表达就不翻译了,直接如下:
    这里写图片描述

    参考资料:
    1,http://scott.fortmann-roe.com/docs/BiasVariance.html

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  • 原楼主在文中为了解释诊断偏离bias和方差variance区别,定义并举例说明了二者的概念,深入浅出,值得学习。 总的来说,同样的正则化参数,使得不同的训练数据训练出不同的模型。那么如果想评估
  • Bias偏差 and Variance方差 以下内容依照原文有修改一些, 加上一些自己的理解让初学更好去记忆 中间有夹杂原文与中文,是想说这些专有的名词最好也要熟悉, 毕竟论文都还是以英文为主的, 有时候英语确实能更直观的...
  • 理解 BiasVariance 之间的权衡

    千次阅读 2017-12-31 09:37:00
    有监督学习中,预测误差的来源主要有两部分,分别为 biasvariance,模型的性能取决于 biasvariance 的 tradeoff ,理解 biasvariance 有助于我们诊断模型的错误,避免 over-fitting 或者 under-fitting....
  • Bias Variance的计算

    万次阅读 2018-09-12 11:41:12
    Bias(偏差)描述的是预期值偏离真实值的大小,所以high bias代表Underfitting(欠拟合)。...下面介绍Bias和Variance的计算。 Bias 估计量的bias定义为: 如果,则说估计量是无偏差的。 Bernou...
  • Error = Bias + Variance Error反映的是整个模型的准确度,Bias反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差,即模型本身的精准度,Variance反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差,即模型的稳定性...
  • 2. 通过bias和variance的概念,可以引出underfittingoverfitting的概念: underfitting(欠拟合):如果模型不能拟合训练样本,则有较大的偏差。 overfitting(过拟合):如果模型可以较好的拟合训练样本,而不...
  • bias-variance.pdf

    2021-08-18 13:12:16
    机器学习中的bias和variance解释,英文ppt 非常重要的概念
  • Estimator Bias and Variance of Estimator Parallel Universes Variance Bias Model Selection
  • 文章目录一、期望、概率论方差、均方差二、为什么会有偏差方差三、偏差、方差、噪声是什么?1. 简述偏差、方差、噪声2. 数学公式定义偏差、方差、噪声四、泛化误差、偏差方差的关系?五、用图形解释偏差方差六...
  • variance和bias解释其overfitting

    千次阅读 2017-04-10 10:32:54
    原文参考:https://www.zhihu.com/question/27068705
  • 机器学习中的偏差(bias)方差(variance)

    万次阅读 多人点赞 2016-12-21 18:39:39
    学习曲线是描述JtrainJcv数据样本规模的关系曲线。参见下图     左图对应高偏差(欠拟合),右图对应过拟合。可以看出当模型属于高偏差时,随着样本数据规模增大,性能不会有什么改善,过拟合中的...
  • Bias和Variance

    千次阅读 2016-10-06 19:58:19
    在A Few Useful Thingsto Know about Machine Learning中提到,可以将泛化误差(gener-alization error)分解成bias和variance理解。   Bias: a learner’s tendency to consistently learn the same wrong thing,...
  • 模型的期望预测误差与偏差、方差噪音之间存在以下关系: E[(y−g(x))2]⏟error=E[(g(x)−gˉ(x))2]⏟variance+(gˉ(x)−f(x))2⏟bias2+E[(y−f(x))2]⏟noise \underbrace{\mathbb{E}[(y - g(\boldsymbol{x}))^2]}...
  • 如题,其中,bias是期望输出与真实标记的差别。记为: 该值描述的是学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度,即刻画了算法本身的拟合能力。 variance是使用样本数相同的不同训练集产生的方差。记为: 该值...
  • Bias and Variance 分析 Bias:表示我们的模型预测的期望值(或者叫平均值)与模型想要努力接近真实值的difference。注意一点,这里的期望值是指,你可以通过多个数据集(随机性)来训练多个模型(参数会不同),...
  • 首先明确一点,Bias和Variance是针对Generalization(一般化,泛化)来说的。 在机器学习中,我们用训练数据集去训练(学习)一个model(模型),通常的做法是定义一个Loss function(误差函数),通过将这个Loss...
  • 上图已经揭示了答案,error来源于bias和variance,中文对应是“误差”“方差”。 Estimator估计值 引用上集的宝可梦例子,我们知道 y ^ \hat{y} y ^ ​ 是真实结果函数,而我们是并不知道的,只有Niantic...
  • 关于Bias和Variance Bias 关于偏差的介绍我主要参考了李宏毅老师的机器学习视频,(这里强烈推荐李宏毅老师的b站视频,讲的非常好)。 这里我们将神经网络类似于寻找一个可以很好拟合训练数据的model的过程,如下图...
  • 考虑到 total error 是偏差与方差的加,所以我们有,在拐点处: 公式给出了寻找最优平衡点的数学描述。若模型复杂度大于平衡点,则模型的方差会偏高,模型倾向于过拟合;若模型复杂度小于平衡点,则模型的偏差...
  • 学习笔记——Bias-variance

    千次阅读 2016-05-09 10:28:57
    给定学习目标训练集规模,它可以把一种学习算法的期望误差分解为三个非负项的,即本真噪音、bias和 variance。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;( 任何方法都克服不了的误差) bias(偏倚...
  • bias and variance在机器学习中的应用

    千次阅读 2014-11-24 23:43:38
    机器学习中模型选择很重要的两个指标bias and variance ,对bias and variance 理解与折衷,通过bias and variance去学习机器学习算法问题及解决办法!!!
  • Bias-variance decomposition 偏置方差分解推导
  • 如何理解bias和variance

    2019-04-30 15:10:44
    首先 Error = bias + variance Error反映的是整个模型的准确度,bias反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差,即模型本身的精准度,variance反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差,即模型的...
  • 李宏毅机器学习 Bias and Variance

    万次阅读 多人点赞 2019-03-25 10:57:08
    Ans:Bias and Variance(偏差方差)。 引入Bias and Variance是否可以解决下图中的疑问,即复杂的模型能够较好的拟合训练数据(训练数据误差小),但是却无法很好的拟合测试数据(测试数据误差大)。 y^=f^(x)\...
  • 方差与偏差作为学机器学习的一个基本功,经常...偏差-方差分解(bias-variance decomposition)就是解释学习算法泛化性能的一种重要工具。 原理 偏差、方差与噪声的含义 偏差:度量了学习算法的期望预测与真...
  • Variance-Bias 分解

    2017-02-28 13:35:01
    Variance-Bias 分解Notations:tt: 真实labelxx: 数据分布DD: 数据集标识y(x;Di)y(x;D_i): 在DiD_i上的预测函数E(t|x)E(t|x): 回归函数,即∫p(t|x)tdt\int p(t|x)tdt单个数据集下的回归函数下面首先证明,对于单个...

空空如也

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