1.简介信息准则（information criterion）：经常地，对一堆数据进行建模的时候，特别是分类和回归模型，我们有很多的变量可供使用，选择不同的变量组合可以得到不同的模型，例如我们有5个变量，2的5次方，我们将有32个变量组合，可以训练出32个模型。但是哪个模型更加的好呢？就用信息准则来衡量。下面介绍四种信息准则方法：AIC、BIC、FPE、LILC。信息准则有两部分组成，一部分是模型
机器学习的模型泛化1、机器学习的模型误差主要含有三个方面的误差：模型偏差、模型方差以及不可避免的误差。2、对于机器学习训练模型的偏差主要因为对于问题本身的假设不对，比如非线性误差假设为线性误差进行训练和预测，算法层面上欠拟合是产生较大偏差的主要原因。另外主要来自于特征参量与最终结果的相关性，如果相关性很低或者高度不相关的话也会导致较大的偏差。3、对于机器学习模型的方差主要是来自于数据的扰动以及模型
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2024-07-02 23:22:59
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此篇 TensorFlow简要教程及线性回归算法示例 介绍了使用TensorFlow进行机器学习的基本流程，此篇 介绍一个快速确定神经网络模型中各层矩阵维度的方法 介绍了在设计神经网络的时候怎么确定各层矩阵的维度(矩阵的行数与列数)，接下来就可以开始训练模型了，在训练模型的过程中，怎么衡量模型的好坏呢？通常用模型与真实之间的误差来表示，误差由 偏差 和 方差 两部分组成。 B
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2024-08-20 21:54:15
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作者：饼干一、偏差方差1、偏差和方差的定义如下：偏差（bias）：偏差衡量了模型的预测值与实际值之间的偏离关系。例如某模型的准确度为96%，则说明是低偏差；反之，如果准确度只有70%，则说明是高偏差。方差（variance）：方差描述的是训练数据在不同迭代阶段的训练模型中，预测值的变化波动情况（或称之为离散情况）。从数学角度看，可以理解为每个预测值与预测均值差的平方和的再求平均数。通常在模型训练中
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2024-04-16 21:29:25
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bias & variance模型的偏差，指的是模型预测的期望值与真实值之间的差，从这个计算公式里面我们能看出来bias主要是注重对于training data部分，因此是期望预测与原始数据真值之间的差模型的方差，指的是模型预测的期望值与预测值之间的差平方和，注重的是test data也就是未知数据的预测值bias 反映了模型的拟合程度，variance反应了模型的稳定性欠拟合产生的原因在
模型评估和选择经验误差和过拟合测试集生成性能度量 经验误差和过拟合模型在训练集上的误差称为：“训练误差”，也叫经验误差。在新样本上的误差称为：“泛化误差”。显然，我们想要得到一个泛化误差较小的模型。然而，在实际情况中，我们往往不能事先知道新样本是什么样，因此我们能做的就是努力减小经验误差。过拟合：把训练样本自身的一些特性当作所有潜在样本的共性，这样会导致模型泛化性能下降(个性当共性)。过拟合是无
一、2维测量的流程流程步骤1、创建测量的模型create_metrology_model (MetrologyHandle)2、设置测量模型图像的大小，主要是为了提高效率set_metrology_model_image_size（MetrologyHandle,Width, Height）3、添加测量的对象，比如：圆 、矩形 、椭圆等下面添加计量对象的算子分别为：圆，椭圆，矩形，线
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2024-10-11 19:41:17
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Boosting提升方法（Boosting），是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。它是通过训练多个弱分类器，最后加权组合成一个强分类器。弱分类器一般是指一个分类器它的分类结果仅仅比随机分类好一点点。boosting的算法过程如下：1、对于训练集中的每个样本建立权值wi，表示对每个样本的关注度。当某个样本被误分类的概率很高时，需要加大对该样本的权值。2、进行迭代的过程中，每一步迭代都是
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2024-07-08 05:01:30
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以下是对pytorch 1.0版本 的seq2seq+注意力模型做法语--英语翻译的理解（这个代码在pytorch0.4上也可以正常跑）： 1 # -*- coding: utf-8 -*-
2 """
3 Translation with a Sequence to Sequence Network and Attention
4 ********************
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2024-07-08 09:11:56
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什么是模型的方差和偏差我们经常用过拟合、欠拟合来定性地描述模型是否很好地解决了特定的问题。从定量的角度来说，可以用模型的偏差（Bias）与方差（Variance）来描述模型的性能。在有监督学习中，模型的期望泛化误差可以分解成三个基本量的和---偏差、方差和噪声。偏差、方差和噪声1）使用文字描述的方式我们知道，模型在不同训练集上学得的结果很可能不同，即便这些训练集是来自同一个分布。偏差：指的是由所有
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2024-01-08 15:37:24
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幸存者偏差，另译为“生存者偏差”或“存活者偏差”，是一种常见的逻辑谬误（“谬误”而不是“偏差”），意思是只能看到经过
文章目录正则化1.什么是正则化2.正则化类别**具体如何正则化线性模型？请看接下来的“正则化系列”的博客。** 正则化1.什么是正则化不知道建立模型的时候建立到多复杂才合适怎么办？那么我们先做到模型足够复杂！足够的复杂之后，会有一个冗余的复杂度，容易过拟合。因此，我们可以通过正则化的方法，将冗余的复杂度降低。思路：剔除高次项的，将高次项的系数变成0或者趋近于0。在解决回归过拟合中，我们选择正则化
与中国的高中的分数排名次不同。日本的高中排名采用偏差值的算法。25为最低，75为最高。注意是偏差值只是一个系数。不是排名。更不是分数。那么偏差值是怎么算出来的呢。日本高中学校偏差值计算方法：所谓“偏差值”是指相对平均值的偏差数值。它与传统的以百分为满分的评价方法不同，通常以50为平均值，75为最高值，25为最低值。计算方法为将统一考试中个人的成绩减去平均分，再除以标准偏差，再乘以10，最后加上50
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2024-02-26 10:08:09
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【火炉炼AI】机器学习015-如何处理样本数偏差较大的数据集(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.5, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )我们得到的数据集在绝大多数情况下，都不是理想的数据集，都需要经过各种各样的处理，其中的一个处理方式就是，如何处理样本数偏差较大的数据集。比如对于某种疾病的发生概率是1%，即获得的自然
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2024-07-02 06:05:02
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论文地址：https://arxiv.org/abs/2001.03093代码地址：https://github.com/StanfordASL/Trajectron-plus-plus摘要： 智能体的轨迹预测是非常具有挑战性且重要的，目前虽然存在很多轨迹预测方法，但是大部分并不考虑动力约束以及环境信息，比如高精地图等的限制。trajectro
本系列文章 主要是 分享 思维模型，涉及各个领域，重在提升认知
1 模型故事
生活场景：袜子总会丢一只，这是为什么呢？
因为两只袜子都丢了就不容易发现袜子丢了，所以往往注意到袜子丢了的时候都是只丢了一只袜子。
认知谬误：为啥会有 读书无用论？
如今很多人在说，谁谁谁当初没好好上学如今照样挣大钱，而好多用功读书的人，毕业后反而不如那些没好好学习的人混得好。并且因为这样的例子有很多，所以很多人得出“
原创
2021-08-11 19:20:18
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易得性偏差模型最早由认知心理学家阿莫斯·特维尔斯基（Amos Tversky）和诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahnem
启发式偏差思维模型是指在面对复杂或不确定的问题时，人们倾向于使用启发式思维来简化决策过程，从而快速得出结论的
偏差和方差总览对于某个特定的模型来说，它的泛化误差（Generation Error）可以分为三部分：模型预测值的方差（variance）、预测值相对真实值的偏差（bias）、样本本身存在的噪声（noise），可以用下面的公式进行表示： 其中我们分别看一下泛化误差的这三个部分：模型预测值相对真实值的偏差：直观上它是算法预测值和样本真实值之间的偏离程度，它反映了模型的拟合能力，偏差越大则模型的拟合能
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2024-01-01 10:36:17
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随机模型详细内容可以参见 Github 博客
模型分为确定性模型和随机模型。而随机模型主要分为以下三类概率模型马氏链模型回归模型(单独总结)概率模型主要用到概率的运算，概率分布期望方差等基本知识。以轧刀中的浪费为例。轧钢中的浪费问题为：已知成品材的规定长度为 以及粗轧后的钢材均方差 ，确定粗轧后的钢材长度均值为 ，使得当轧机以 最简单的思路便是把两部分的损失加起来：利用概率密度函数的性质（积
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2024-06-19 08:35:42
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