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。方差表示所有模型構建的**函式，與真實函式的差別有多大。
偏差與方差的區別可用如下的靶標圖來說明：
低偏差低方差時，是我們所追求的效果，此時**值正中靶心(最接近真實值)，且比較集中(方差小)。
低偏差高方差時，**值基本落在真實值周圍，但很分散，此時方差較大，說明模型的穩定性不夠好。
高偏差低方差時，**值與真實值有較大距離，但此時值很集中，方差小；模型的穩定性較好，但**準確率不高，處於「一如既往地**不准」的狀態。
高偏差高方差時，是我們最不想看到的結果，此時模型不僅**不準確，而且還不穩定，每次**的值都差別比較大
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 偏差與方差 欠擬合與過擬合
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...
偏差與方差， 過擬合與欠擬合 學習曲線之間的聯絡
學習曲線就是通過畫出不同訓練集大小時訓練集和交叉驗證的準確率，可以看到模型在新資料上的表現，進而來判斷模型是否方差偏高或偏差過高，以及增大訓練集是否可以減小過擬合。如何判別乙個模型是過擬合還是欠擬合，是偏差問題還是方差問題？可以通過學習曲線來判斷。從總體趨勢上來看，訓練集的準確率是逐漸減低的，測試集...