Error、Bias、Variance

个人感觉理解误差、偏置、方差的一个好的解释,感谢分享:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1601092478839269810&wfr=spider&for=pc

该作者写的我感觉已经很容易懂了。

Error:反映的模型的准确度。误差越大,模型越不准确。

Bias:反映的模型的拟合度。神经网络中往往加上一个bias,来增加其拟合效果

Variance:反映的模型的稳定性。数学上都学过,方差越大,模型越不稳定,反之,越稳定。

原文地址:https://www.cnblogs.com/JadenFK3326/p/11372372.html

时间: 2024-10-30 21:27:00

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