在吳恩達機器學習課程的第86課時中，講解了偏差和方差與欠擬合和過擬合的關係。
1、偏差與方差的概念
先看下網上關於偏差與方差的例子。
該例子可以理解為射擊打靶。
偏差指的是多次射擊的平均環數與環心的偏差度，顯然上方的兩個圖的偏差較小，而下方兩圖偏離圓心較遠，偏差較大。
方差指的是多次射擊的成績穩定狀態，顯然左邊兩圖射擊點較為集中，其方差較小，右邊兩圖射擊點不怎麼集中，穩定性較差，其方差較大。
2、過擬合與欠擬合
分別使用1次、2次、4次多項式多資料集進行擬合，使用1次多項式進行擬合時，左圖為欠擬合狀態，使用4次多項式進行擬合時，右圖為過擬合狀態。
3、兩者之間的關係
當擬合多項式的次數較低時，擬合不太好，其為欠擬合狀態，訓練誤差為高偏差，此時訓練誤差和交叉驗證誤差均很高。
當擬合多項式的次數較高時，由於擬合得非常好，其為過擬合狀態，此時訓練誤差偏差度極低，由於其**的準確度很低，此時方差較高，為高方差狀態，訓練誤差和交叉驗證誤差均很高。
當正則化引數lambda很大時，其對引數theta的懲罰很重，會導致欠擬合狀態，此時為高偏差狀態，**不準確；
當正則化引數lambda較小時，其對引數thata的懲罰較輕，會導致過擬合狀態，此時**較為準確，但**不穩定，方差較大，為高方差狀態。
機器學習 偏差 方差與欠擬合 過擬合
首先，我們先來理解一下偏差與方差的概念。舉個高中數學裡經常出現的例子，兩個射擊選手在射靶。甲射出的子彈很集中在某個區域，但是都偏離了靶心。我們說他的射擊很穩定，但是不夠準，準確性差。也就是說他的方差小 子彈很集中在某個區域 但是他的偏差大 子彈打中的地方距離靶心遠 相反，乙射出的子彈比較分散，但是有...
吳恩達機器學習 過擬合問題
看到這篇文章的同學，我希望是已經學習了幾種不同的學習演算法，包括線性回歸和邏輯回歸，它們能夠有效地解決許多問題，但是當將它們應用到某些特定的機器學習應用時，會遇到過擬合 over fitting 的問題，可能會導致它們效果很差。如果我們有非常多的特徵，我們通過學習得到的假設可能能夠非常好地適應訓練集...
偏差與方差，欠擬合與過擬合的關係
偏差指 輸出與真實標記的差別，記為 偏差度量了學習演算法的期望 與真實結果的偏離程度，即刻畫了學習演算法本身的擬合能力。方差指乙個特定訓練集訓練得到的函式，與所有訓練集得到平均函式的差的平方再取期望，記為 方差度量了同樣大小的訓練集的變動所導致的學習效能的變化，即刻畫了資料擾動所造成的影響。方差表示...