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；
雜訊則表達了在當前任務上任何學習演算法所能達到的期望泛化誤差的下界，即刻畫了學習問題本身的難度。
偏差是模型所做的簡化假設，以使目標函式更容易近似。
方差是給定不同訓練資料時目標函式的估計值將更改的量。
低偏差高方差機器學習演算法的示例包括：決策樹，k最近鄰和 支援向量機。
高偏差低方差機器學習演算法的示例包括：線性回歸，線性判別分析和邏輯回歸。
線性機器學習演算法通常具有高偏差但方差低。
非線性機器學習演算法通常具有較低的偏差但具有較高的方差。
偏差和方差
當我們的模型表現不佳時，通常是出現兩種問題，一種是 高偏差 問題，另一種是 高方差 問題。識別它們有助於選擇正確的優化方式，所以我們先來看下 偏差 與 方差 的意義。對於 多項式回歸，當次數選取較低時，我們的 訓練集誤差 和 交叉驗證集誤差 都會很大 當次數選擇剛好時，訓練集誤差 和 交叉驗證集誤差...
偏差和方差
當我們費勁周章不斷調參來訓練模型時，不可避免地會思考一系列問題，模型好壞的評判標準是什麼？改善模型的依據何在？何時停止訓練為佳？要解決上述問題，我們需要引入偏差和方差這兩個概念，理解他們很重要，也是後續了解過擬合 正則化 提早終止訓練 資料增強等概念和方法的前提。一 概念定義 偏差 bias 偏差衡...
偏差和方差
偏差 bias 偏差衡量了模型的 值與實際值之間的偏離關係。方差 variance 方差描述的是訓練資料在不同迭代階段的訓練模型中，值的變化波動情況 或稱之為離散情況 一 低偏差，低方差 這是訓練的理想模型，此時藍色點集基本落在靶心範圍內，且資料離散程度小，基本在靶心範圍內 二 低偏差，高方差 這是...