©作者 | 杨晨本文首先回顾了数据中的偏差问题，通俗易懂地做一个解释和引入，并基于最近两年发表在顶级会议（KDD、SIGIR、WWW、AAAI 等）的推荐系统去偏相关论文，介绍最新研究工作，梳理其背后的技术脉络，本文旨在帮助相关研究人员快速熟悉和理解偏差问题以及推荐系统去偏的最新研究进展，如有遗漏或错误，欢迎大家指正。从辛普森悖论说起看一个例子[1]，一所美国高校的两个学院，分
上两篇我们讲了数据分析方法中最基础的对比思维和细分思维，不少同学都私信问我：为什么自己在做对比分析的时候，只能做现有问题的原因分析和对比差异，得到的数据结果很难为下一步的工作决策做辅助，不知道是哪里出了问题？我们在进行对比分析的时候，往往会忽略一个重要的分析方法——趋势分析。这时候还会有同学说，自己也经常做数据趋势图，并没有忽略。其实，单纯的数据趋势图是根本没有任何价值的，趋势分
1.前言在机器学习中经常遇到，model的“过拟合”以及“欠拟合”问题，怎样判断呢，这里可能就需要根据偏差-方差-错误曲线来判别。因此这里我们需要对方差、偏差有一个直观感性的认识。2.方差-偏差2.1偏差当模型做出与实际情况不符的假设时就会引起错误，这种错误称为偏差。如果选择的模型与预测变量和因变量之间的关系差别太大时（通常是模型太简单），就会发生偏差。2.2方差描述的是预测值的变化范围，离散程度
小结：偏差分析：已经发生，站在现在看现在。趋势分析：尚未发生，站在现在看未来。
原创
2020-02-17 11:28:10
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文章目录1：偏差与方差1.1 偏差1.2方差2.过拟合与欠拟合2.1高偏差（欠拟合）2.2高方差（过拟合)2.3当模型出现高偏差时2.4当模型出现高方差时 1：偏差与方差这是一张常见的靶心图。可以想象红色靶心表示为实际值，蓝色点集为预测值。在模型不断地训练迭代过程中，我们能碰到四种情况：低偏差，低方差：这是训练的理想模型，此时蓝色点集基本落在靶心范围内，且数据离散程度小，基本在靶心范围内；低偏差
偏差方差分解是在机器学习中众所周知的归因损失的工具。通常，针对特定问题的模型误差与该模型的稳定性和该模型的拟合能力有关。我们称该模型的拟合能力为偏差，并称该模型的稳定性为方差。偏差方差分解为确定模型性能不佳的根源提供了一种有效的方法，可以进一步有效地指导我们设计高质量的机器学习模型。首先，我们应该认识到，偏差方差分解不是分解特定模型的单个误差值，而是着重于根据不同的训练数据分解一组机器学习模型的预
本章目标：了解公差分析的所有流程，按部就班就好。 1.前言如果现在结构设计能拿出一种挂在嘴上的技术的话，那非公差分析莫属。（很多人不把画图当回事了）公差分析说难也非常难，深入研究就是一辈子的技术。说简单也简单，入门时好好按照流程做几个项目实例，就能有一定的基础。这一章作者就为大家梳理一下公差分析流程。2.公差分析的总流程1）定义公差分析的目标尺寸和判断标准；2）建立闭合尺寸链；3）将非对
在 07 课时，我介绍了案例 1：PyEcharts 实时数据监控指标卡的设计和使用。接下来，我们进入案例 2：历史数据变化趋势图设计。该案例在整个数据可视化分析构成模型中的位置如下图所示： 图 1：章节内容定位 上图中，橙色部分是我们本节将要进行介绍的内容：历史数据变化趋势图。实时监控数据指标卡用于呈现业务和发现业务问题，一旦发现指标异常，就需要引入多个不同的维度，对问题进行分析和判断。时间维度
趋势分析(Series Test of Cluster)是基因表达分析研究中的一种重要方法，可用来挖掘具有相同表达模式的基因。简单来说，趋势分析实质就是将表达趋势相同的基因进行归类。例如，假设你的数据来自是3个时间点的梯度处理，当相邻两个时间点的趋势变化的最大单位设为1时，可将基因归类到8种趋势中，如下。
如果对趋势分析的算法原理感兴趣，可以查看周老师的帖子，这里不再赘述
偏差-方差分解(Bias-Variance Decomposition)偏差-方差分解(Bias-Variance Decomposition)是统计学派看待模型复杂度的观点。Bias-variance分解是机器学习中一种重要的分析技术。给定学习目标和训练集规模，它可以把一种学习算法的期望误差分解为三个非负项的和，即样本真实噪音noise、bias和 variance。noise 样本真实噪音是任
PMP偏差分析
PMP（Project Management Professional）作为全球范围内广泛认可的项目管理专业认证，对于项目管理者而言具有不可忽视的价值。但在获得这一认证后，持证人还需要每三年获得60个PDU（Professional Development Units）以保持其认证的有效性。与此同时，PMP考试本身也是一个相当严格和规范的过程，从考试时间到费用，每一个环节都有其特
一个产品，如果你不能衡量它，你就不能了解它，自然而然，你就无法改进它。数据说到底，就是这样一个工具——通过数据，我们可以衡量产品，可以了解产品，可以在数据驱动下改进产品。数据分析和数据处理本身是一个非常大的领域，这里主要总结一些我个人觉得比较基础且实用的部分，在日常产品工作中可以发挥比较大作用。本文主要讨论一些数据分析的三个常用方法：1. 数据趋势分析趋势分析一般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪
在本练习中，您将实现正则化线性回归并将其用于研究具有不同偏差方差特性的模型。1 Regularized Linear Regression正则化线性回归在练习的前半部分，您将使用正则化线性回归从流出大坝的水量预测水库中的水位。 在下半部分，您将完成一些调试学习算法的诊断，并检查偏差与方差的影响。1.1 Visualizing the dataset 可视化数据集该数据集分为三个部分：• 您的模型将
一、成本管理计算公式：1、贝塔分布、PERT 三点估算： 可用来估算时间和成本 均值/期望值=（乐观+4*最可能+悲观）/6，；标准差=（悲观-乐观）/62、三角分布： 可用来估算时间和成本 期望=（乐观+最可能+悲观）/3；3、进度偏差： SV=EV-PV； SV<0 进度落后； SV=0 符合进度； SV>0 进度提前；4、进度绩效指数： SPI=EV/PV； SPI<1 进
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：
趋势外推预测模型实验完整版实验目的通过趋势外推预测模型（佩尔预测模型），掌握预测模型的建立和应用方法，了解趋势外推预测模型（佩尔预测模型）的基本原理实验内容趋势外推预测模型实验步骤和过程(1)第一步：学习趋势外推预测模型（佩尔预测模型）相关知识。趋势外推预测模型是一种基于历史数据的数学模型，旨在预测未来的趋势。它是通过分析历史数据的趋势和规律，预测未来发展的趋势。趋势外推预测模型是一种有用的工具，
四，时间序列的分解由于季节性成份分为加法季节性和乘法季节性，加法季节性和时间没有关系，乘法季节性和时间存在线性关系，因此在分解时间序列数据时就分为加法分解和乘法分解两种方式,假如时间序列数据呈现出加法季节性特征，那么数据中任意时刻t的值可以由季节性，趋势和残差相加得到： 在上式中 y(t)表示时间序列数据，S(t)表示季节项，T(t)表示趋势项-周期项，R(t)表示残差项。假如
一、趋势分析法简介趋势分析法是一种通过对随时间变化的变量进行线性回归分析，从而来预测其变化趋势的方法。其计算方法如下： 式中，Slope为像元回归方程的斜率，NDVI i为第i年的NDVI的平均值，n为研究的时间长度,视自身情况而定。当Slope>0时，表示该像元NDVI为增加趋势；当Slope=0，表示该像元NDVI基本不变；当Slope<0时，表示该像元NDVI为减少趋势。二、基于
一、模型评估与优化1. 模型评估方法1）偏差与方差分析偏差（Bias）指模型预测值与真实值之间的差异，反映了预测结果是否准确，取决于模型学习的程度；方差（Variance）指预测结果在均值附近的偏离幅度，反映了模型预测结果的稳定程度，以及对训练集上数据波动的敏感程度.，这个训练集上数据波动的敏感程度可以这样理解，当大部分的数据样本都是比较集中存在的时候，然后，可能有些个别数据会因为一些细微的因素的
在信息技术迅猛发展的今天，软件行业作为其中的重要支柱，一直备受关注。而在这个行业中，软件水平考试（通常被称为“软考”）是衡量从业人员专业能力和技术水平的重要途径。近年来，随着大数据和人工智能的兴起，对于软考趋势的分析也日趋精细化和科学化，其中，回归分析作为一种重要的统计方法，在软考趋势分析中扮演着不可或缺的角色。然而，对于许多人来说，软考趋势分析和回归分析之间的区别并不十分清晰。因此，本文旨在探讨
