画册设计公司网站,wordpress怎么贴代码,教务管理系统论文,php网站开发打不开1、定义 这里所说的偏差-方差分解就是一种解释模型泛化性能的一种工具。它是对模型的期望泛化错误率进行拆解。 样本可能出现噪声#xff0c;使得收集到的数据样本中的有的类别与实际真实类别不相符。对测试样本 x#xff0c;另 yd 为 x 在数据集中的标记#xff0c;y 为真实…1、定义 这里所说的偏差-方差分解就是一种解释模型泛化性能的一种工具。它是对模型的期望泛化错误率进行拆解。 样本可能出现噪声使得收集到的数据样本中的有的类别与实际真实类别不相符。对测试样本 x另 yd 为 x 在数据集中的标记y 为真实标记f(x;D) 为训练集D上学得模型 f 在 x 上的预测输出。接下来以回归任务为例 模型的期望预测   样本数相同的不同训练集产生的方差 噪声 期望输出与真实标记的差别称为偏差  2、推导 3、含义 偏差度量了模型的期望预测和真实结果的偏离程度刻画了模型本身的拟合能力。 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即刻画了数据扰动所造成的影响。 噪声表达了当前任务上任何模型所能达到的期望泛化误差的下界刻画了学习问题本身的难度。 4、偏差-方差窘境 为了得到泛化性能好的模型我们需要使偏差较小即能充分拟合数据并且使方差小使数据扰动产生的影响小。但是偏差和方差在一定程度上是有冲突的这称作为偏差-方差窘境。 下图给出了在模型训练不足时拟合能力不够强训练数据的扰动不足以使学习器产生显著变化此时偏差主导泛化误差此时称为欠拟合现象。当随着训练程度加深模型的拟合能力增强训练数据的扰动慢慢使得方差主导泛化误差。当训练充足时模型的拟合能力非常强数据轻微变化都能导致模型发生变化如果过分学习训练数据的特点则会发生过拟合。 针对欠拟合我们提出集成学习的概念并且对于模型可以控制训练程度比如神经网络加多隐层或者决策树增加树深。针对过拟合我们需要降低模型的复杂度提出了正则化惩罚项。     转自https://www.cnblogs.com/hithink/p/7372470.html转载于:https://www.cnblogs.com/CJT-blog/p/10274645.html