过NFL定理(No Free Lunch)，即没有任何一种方法/模型能在各种数...
原创
2023-01-01 17:09:55
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Understanding the Bias-Variance TradeoffWhen we discuss prediction models, prediction errors can be decomposed into two main subcomponents we care abo...
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2015-05-17 13:43:00
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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；噪声则表达了学习问题本省的难度。偏差－方差分解说明，泛化能力是由学习算法的能力、数据的充分性以及学习任务本身的难度所共同决定的，给定学习任务，为了取得好的泛化性能，需使偏差较小，即能够充分拟合数据，并使方差较小，使数据扰动产生的影
原创
2021-06-29 15:40:12
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原文出处：http://scott.fortmann-roe.com/docs/BiasVariance.html，感谢作者。Conceptual DefinitionError due to Bias: The error due to bias is taken as the difference between the expected (or average) prediction of
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精选
2015-08-10 11:44:17
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# Python Bias-Variance Tradeoff
在机器学习中，Bias-Variance Tradeoff是一个重要的概念，它描述了模型的复杂性和泛化能力之间的权衡。理解该概念对于机器学习算法的选择和优化非常重要。本文将介绍Bias和Variance的概念，并用Python代码示例来说明。
## Bias和Variance的概念
在讨论Bias-Variance Tradeo
原创
2023-08-11 03:54:52
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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...
原创
2022-01-18 09:39:05
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In this section we examine the relationship between the degree of the polynomial d and the underfitting or overfitting of our hypothesis. We need to d
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2020-09-22 15:44:00
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偏差（bias)和方差(variance)区别：偏差指的是算法的期望预测与真实预测之间的偏差程度， 反应了模型本身的拟合能力；方差度量了同等大
原创
2022-06-20 20:04:35
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模型评估与选择在机器学习领域，人们总是希望使自己的模型尽可能准确地描述数据背后的真实规律。通俗所言的「准确」，其实就是误差小。在领域中，排除人为失误，人们一般会遇到三种误差来源：随机误差、偏差和方差。偏差和方差又与「欠拟合」及「过拟合」紧紧联系在一起。由于随机误差是不可消除的，所以此篇我们讨论在偏差和方差之间的权衡（Bias-Variance Tradeoff）。在机器学习领域，人们总是希望使自己
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2021-12-01 15:33:37
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文章目录Bias and Variance of EstimatorModel SelectionCross ValidationN-fold Cross ValidationBias
原创
2022-07-13 10:03:43
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看了沐神的讲解，恍然大悟，b站可以不刷，但沐神一定要看。在统计模型中，通过方差和偏差来衡量一个模型。1 方差和偏差的概念 偏差（Bias）：预测值和真实值之间的误差 方差（Variance）：预测值之间的离散程度，也就是离其期望值的距离。方差越大，数据的分布越分散。
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2022-03-03 10:18:32
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文章目录一、误差Error分析1.估测变量x的偏差和方差2.不同模型情况1）不同模型的方差2）不同模型的偏差3）方差VS偏差3.模
原创
2022-07-21 21:51:08
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我们已经完成了数学计算，希望这篇文章可以从另外一个角度说明机器学习中的偏差-方差权衡是关于什么的。这样我们在学习时也可以开阔更多的思路。作者：Cassie Kozyrkov。
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2024-05-15 11:18:11
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模型性能的度量 在监督学习中，已知样本 ，要求拟合出一个模型（函数），其预测值与样本实际值的误差最小。 考虑到样本数据其实是采样，并不是真实值本身，假设真实模型（函数）是，则采样值，其中代表噪音，其均值为0，方差为。 拟合函数的主要目的是希望它能对新的样本进行预测，所以，拟合出函数后，需要在测试集（
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2020-07-29 13:48:00
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准： bias描述的是根据样本拟合出的模型的输出预测结果的期望与样本真实结果的差距，简单讲，就是在样本上拟合的好不好。要想在bias上表现好，low bias，就得复杂化模型，增加模型的参数，但这样容易过拟合 (overfitting)，过拟合对应上图是high variance，点很分散。low
原创
2021-07-19 10:56:52
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1 深度学习的实践层面(Practical aspects of Deep Learning) 1.1 训练，验证，测试集（Train / Dev / Test sets） 训练神经网络时，我们需要做出很多决策，例如：神经网络分多少层；每层含有多少个隐藏单元；学习速率是多少；各层采用哪些激活函数。对 ...
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2021-07-25 15:18:00
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0 写在前面 最近需要做一篇较为详细的报告，于是看到NIPS2019的这篇论文，它主要的贡献就是提出了一个能够用于复杂强化学习的目标函数也就是文中的objective或者说高阶梯度估计器，具体译文以及个人批注如下文。 Loaded DiCE: Trading off Bias and Varianc
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2020-01-23 23:41:00
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easy python decomp 下载的描述
在进行 Python 反编译的过程中，我们常会遇到“easy python decomp 下载”的问题。为了系统地解决这一问题，本文将详细记录从环境预检到扩展部署的整个过程，确保能够成功实现反编译操作。
## 环境预检
首先，在进行反编译操作前，我们需要确保开发和运行环境的兼容性。以下是我们使用的四象限图，用于分析环境兼容性。
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