机器学习算法中的偏差-方差权衡(Bias-Variance Tradeoff)

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

机器学习算法中如何选取超参数:学习速率.正则项系数.minibatch size 本文是<Neural networks and deep learning>概览 中第三章的一部分,讲机器学习算法中,如何选取初始的超参数的值.(本文会不断补充) 学习速率(learning rate,η) 运用梯度下降算法进行优化时,权重的更新规则中,在梯度项前会乘以一个系数,这个系数就叫学习速率η.下面讨论在训练时选取η的策略. 固定的学习速率.如果学习速率太小,则会使收敛过慢,如果学习速率太大,则会导致代价

在机器学习表现不佳的原因要么是过度拟合或欠拟合数据. 机器学习中的逼近目标函数过程 监督式机器学习通常理解为逼近一个目标函数(f)(f),此函数映射输入变量(X)到输出变量(Y). Y=f(X)Y=f(X) 这种特性描述可以用于定义分类和预测问题和机器学习算法的领域. 从训练数据中学习目标函数的过程中,我们必须考虑的问题是模型在预测新数据时的泛化性能.泛化好坏是很重要的,因为我们收集到的数据只是样本,其带有噪音并且是不完全的. 机器学习中的泛化 在In机器学习中,我们描述从训练数据学习目标函数的

结论 模型复杂度↑Bias↓Variance↓ 例子 $y_i=f(x_i)+\epsilon_i,E(\epsilon_i)=0,Var(\epsilon_i)=\sigma^2$ 使用knn做预测,在点$x_0$处的Excepted prediction error: $EPE(x_0)=E\left[\left(y_0-\hat{f}(x_0)\right)^2|x_0\right]\\ \ \ =E\left[\left(y_0-E(y_0)\right)^2|x_0\right]+\l

numpy,sklearn提供随机数据生成功能,我们可以自己生成适合某一种模型的数据,用随机数据来清洗,归一化,转换,然后选择模型与算法做拟合和预测. 1.numpy随机数据生成API numpy比较适合用来生产一些简单的抽样数据.API都在random类中,常见的API有: (1).rand(d0, d1, ...,dn)用来生成d0xd1x...dn维的数组.数组的值在[0, 1]之间. (2).randn(d0, d1, ...,dn),也是用来生成d0xd1x...dn维的数组.不过数组

参考链接:https://www.cnblogs.com/Zhi-Z/p/8728168.html 具体更详细的可以查阅周志华的西瓜书第二章,写的非常详细~ 一.机器学习性能评估指标 1.准确率(Accurary) 准确率是我们最常见的评价指标,而且很容易理解,就是被分对的样本数除以所有的样本数,通常来说,正确率越高,分类器越好. 准确率确实是一个很好很直观的评价指标,但是有时候准确率高并不能代表一个算法就好.比如某个地区某天地震的预测,假设我们有一堆的特征作为地震分类的属性,类别只有两个:0:

摘要: 1.常见问题 1.1 什么是偏差与方差? 1.2 为什么会产生过拟合,有哪些方法可以预防或克服过拟合? 2.模型选择 3.特征选择 4.特征工程与数据预处理 内容: 1.常见问题 1.1 什么是偏差与方差? 泛化误差(general error)可以分解成偏差(bias)的平方加上方差(variance)加上噪声(noise).偏差度量了学习算法的期望预测和真实结果的偏离程度,刻画了学习算法本身的拟合能力,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,刻画了数据扰动所造成的影响

参考:https://codesachin.wordpress.com/2015/08/05/on-the-biasvariance-tradeoff-in-machine-learning/ 之前一直没搞明白什么是bias,什么是variance,现在看看这篇博文. 当你的模型太简单,也就是你的train error太大的时候,你的bias就会比较大:当你的模型变得复杂时,bias变小,同时模型变得比较senstive,variance就会变大 但bias变化的幅度更大,所有整体看来,cros

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 )