偏差与方差

课程简介: 在回顾了VC分析之后,本节课重点介绍了另一个理解泛化的理论:偏差与方差,并通过学习曲线的运用比较了VC分析和偏偏差方差权衡的不同用途. 课程大纲: 1.偏差与方差的权衡 2.学习曲线 1.偏差与方差的权衡 在上一节课:VC 维中,我们求出了 Eout 的边界,Eout < Ein + Ω.该公式描述了 Eout 的边界.现在让我们从不同的角度来分析 Eout. 我们把 Eout 分解为两部分: 1.假设集 H 近似 f 的能力(即 H 中与 f 距离最小的 G 与 f 的误差大小 )

本文根据水库中蓄水标线(water level) 使用正则化的线性回归模型预 水流量(water flowing out of dam),然后 debug 学习算法 以及 讨论偏差和方差对 该线性回归模型的影响. ①可视化数据集 本作业的数据集分成三部分: ?训练集(training set),样本矩阵(训练集):X,结果标签(label of result)向量 y ?交叉验证集(cross validation set),确定正则化参数 Xval 和 yval ?测试集(test set)

在这部分我们检验多项式层数d和过拟合和欠拟合之间的关系. 1.我们区分是否是偏差或方差导致我们预测错误. 2.大偏差是欠拟合,大方差是过拟合.理想情况下,我们需要在这两者之间找到中庸之道. 当我们增加多项式的D时,训练误差会减小. 同时,交叉验证误差会随着d增加到一个点而减小,然后随着d的增加而增大,形成一个凸曲线. 这是总结在下面的图: 正则化和偏差/方差 在上图中,我们看到,作为λ的增加,我们的配合变得平滑.另一方面,当λ接近0,我们倾向于过度拟合数据.那么我们如何选择我们的参数λ得到它"恰

机器学习中的数学(2)-线性回归,偏差.方差权衡 版权声明: 本文由LeftNotEasy所有,发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com.如果转载,请注明出处,在未经作者同意下将本文用于商业用途,将追究其法律责任.如果有问题,请联系作者 [email protected] 前言: 距离上次发文章,也快有半个月的时间了,这半个月的时间里又在学习机器学习的道路上摸索着前进,积累了一点心得,以后会慢慢的写写这些心得.写文章是促进自己对知识认识的一个好方法,看书的时候往往不是非

1. 过拟合 欠拟合 过拟合:在训练集(training set)上表现好,但是在测试集上效果差,也就是说在已知的数据集合中非常好,但是在添加一些新的数据进来训练效果就会差很多,造成这样的原因是考虑影响因素太多,超出自变量的维度过于多了: 欠拟合:模型拟合不够,在训练集(training set)上表现效果差,没有充分的利用数据,预测的准确度低: 高阶多项式回归的过拟合与欠拟合 逻辑回归的过拟合与欠拟合 2. 偏差 方差 偏差:首先error=bias+variance:bias反映的是模型在样

当我们在机器学习领域进行模型训练时,出现的误差是如何分类的? 我们首先来看一下,什么叫偏差(Bias),什么叫方差(Variance): 这是一张常见的靶心图 可以看左下角的这一张图,如果我们的目标是打靶子的话,我们所有的点全都完全的偏离了这个中心的位置,那么这种情况就叫做偏差 再看右上角这张图片,我么们的目标是右上角这张图片中心的红色位置,我们射击的点都围绕在这个红色的点的周围,没有大的偏差,但是各个点间过于分散不集中,就是有非常高的方差 我们进行机器学习的过程中,大家可以想象,我们实际要训练

偏差(Bias) 偏差指预测输出与真实标记的差别,记为: 偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度,即刻画了学习算法本身的拟合能力. 方差(Variance) 方差指一个特定训练集训练得到的函数,与所有训练集得到平均函数的差的平方再取期望,记为: 方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化,即刻画了数据扰动所造成的影响.方差表示所有模型构建的预测函数,与真实函数的差别有多大. 偏差-方差示意图 偏差与方差的区别可用如下的靶标图来说明: 低偏差低方差时,是我们所追求的效果,此时

这篇博文主要是解释偏差和方差,以及如何利用偏差和方差理解机器学习算法的泛化性能 综述 在有监督学习中,对于任何学习算法而言,他们的预测误差可分解为三部分 偏差 方差 噪声 噪声属于不可约减误差,无论使用哪种算法,都无法减少噪声. 通常噪声是从问题的选定框架中引入的错误,也可能是由诸如未知变量之类的因素引起的,这些因素会影响输入变量到输出变量的映射.噪声表达了在当前任务上任何学习算法所能达到的期望泛化误差的下界,即刻画了学习问题本身的难度.而剩下两种误差则与我们选择的学习算法相关,并且可以通过一些

首先,假设你知道训练集和测试集的关系.简单来讲是我们要在训练集上学习一个模型,然后拿到测试集去用,效果好不好要根据测试集的错误率来衡量.但很多时候,我们只能假设测试集和训练集的是符合同一个数据分布的,但却拿不到真正的测试数据.这时候怎么在只看到训练错误率的情况下,去衡量测试错误率呢? 由于训练样本很少(至少不足够多),所以通过训练集得到的模型,总不是真正正确的.(就算在训练集上正确率100%,也不能说明它刻画了真实的数据分布,要知道刻画真实的数据分布才是我们的目的,而不是只刻画训练集的有限的数据