文章目录1. 偏差分析2. 数据偏差2.1. 选择偏差 Selection Bias2.2. 一致性偏差 Conformity Bias2.3. 曝光偏差 Exposure Bias2.4. 位置偏差 Position Bias3. 模型偏差3.1. 归纳偏差 Inductive Bias4. 推荐结果的偏差与不公平性4.1. 流行度偏差 Popularity Bias4.2. 偏见 Unfai
文章目录名词解释译者简介Reference 名词解释User Glossaryhttps://docs.qiime2.org/2020.11/glossary/译者注：以下是QIIME 2中经常会用到的术语，由于有些术语无法准确翻译为中文，有的即使翻译成了中文，意思也会和原意有偏差，所以鼓励大家使用英文原文。动作(Action)这是对方法(method)、可视化工具(visualizer)或流程
流行病学中的偏差包括两种 ： 和。随机误差影响研究的精确性（precision），但是难以避免。可以通过研究设计和统计学方法给予减少或评价。着重介绍系统误差，即偏倚（bias）。偏倚造成的误差不能通过增加样本量和重复试验来减少偏倚的类型有三种： 选择偏倚、信息偏倚、混杂偏倚 选择偏倚（主要发生在实验设计阶段）的种类：1，入院率偏倚（admission rate bias）： 当
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2024-05-21 14:10:47
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一、适用范围Heckman两阶段模型适用于解决由样本选择偏差（sample selection bias）造成的内生性问题。在经济学领域，样本选择偏差的典型例子是研究女性的受教育情况对女性工资的影响。按照这个思路，一般会去问卷收集或在哪个网站下载部分女性的受教育情况，工资，及其他特征数据，例如年龄，毕业院校等级等个人特征，然后做回归。不过这样做有一个问题，就是登记的女性，都是在工作的，但是许多受教
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2024-02-19 17:32:09
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样本不平衡时，如果简单采用准确率来评估模型，比如正负比例为1：99，那么只要简单的把所有样本都判定为负类，准确率都可以达到99%。这显然不合理。有时对少数类错分情况的后果很严重，比如癌症患者被误诊为健康人。所以需要的分类器应该是在不严重损失多数类精度的情况下，在少数类上获得尽可能高的精度。一般对于样本不平衡问题，有两类解决办法。数据层面过采样（over-sampling）直接从少数类样本里随机重复
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2024-04-23 10:23:59
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一、决策、信念与行为偏差 认知偏差多半会影响信念的形成、商业与经济决策、以及其他一般的人类行为它们是可复制与再现的，面临特定情境时，一般可预期人们会有相应的偏差倾向。1. 不明确性效应(Ambiguity Effect)我们倾向于避免未知，决策时避开资讯不足的选项。示例：用户在决策时，会避免自己不清楚的选项，我们可以通过添加明确的细节来最大程度地减少歧义，提高转化率。CTA（行动召唤） 按钮应在其
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2024-04-14 22:25:01
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1、误差的两大来源机器学习中有两个主要的误差来源：偏差和方差。理解它们将协助合理安排时间去执行策略来提升性能。首先了解一下数据集的分类：训练集（training set） 用于运行你的学习算法。验证集（hold-out cross validation set） 用于调整参数，选择特征，以及对学习算法作出其它决定。测试集（test set） 用于评估算法的性能，但不会据此改变学习算法或参数。偏差，
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2024-05-09 23:40:08
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机器学习笔记（二）1.误差的来源测试集上的误差来源于bias和variance样本值的均值不等于总体分布的均值，其期望为总体分布的均值：
2.样本值的样本方差的期望与总体方差不一致：2.减少误差的方法随着采样数量N的增加，两者会愈发接近。估测f的中心点为bias，分散程度为variance。bias和variance造成的影响越简单的模型受采样数据的影响也就越小。上图模型依次变得复杂，受采样数据的
定义选择偏差(Selection bias)是指在对个人、群体或数据进行选择分析时引入的偏差，这种选择方式没有达到适当的随机化，从而确保所获得的样本不能代表拟分析的总体。它有时被称为选择效应。https://zhuanlan.zhihu.com/p/26143968https://www.zhihu.com/question/29769549https://zhuanlan.zhihu.com/p
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2024-02-21 08:56:23
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方差(Variance)和偏差(Bias)是看似是很基本的概念，但是深入理解会发现其中也包含着很大的学问。理解好方差和偏差能帮助我们改进拟合过程，从而得到更好地模型。 以下面这个简单的数据分类问题为例。我们希望将图中的两类样本点正确划分。
显然，中间图是一个很理想的分类，绝大部分的样本点都得到了正确的划分。而假如使用像逻辑回归这种简单的模型，我们可能得到左边图中那样一条直线，这个模型
一、偏倚（bias）和方差(variance)在讨论线性回归时，我们用一次线性函数对训练样本进行拟合（如图1所示）；然而，我们可以通过二次多项式函数对训练样本进行拟合（如图2所示），函数对样本的拟合程序看上去更“好”；当我们利用五次多项式函数对样本进行拟合（如图3所示），函数通过了所有样本，成为了一次“完美”的拟合。图3建立的模型，在训练集中通过x可以很好的预测y，然而，我们却不能预期
Anchor-based的目标检测器通过Anchor来得到一系列密集的候选框，然后按照一定阈值将候选框分成真样本（前景）和负样本（背景），最后按照一定的采样策略来进行训练。目标检测中广泛采用的采样策略是随机采样（正样本和负样本按照一定比例随机采样），然而随机采样并不能保证能够选取得到更有价值的样本（使检测器更鲁棒）。 在探索更有效的采样策略的过程中，产生了两类方法： Hard Sampling：从
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2024-07-16 06:45:25
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一、前言 1、条件概率 书写形式：P(A|B)，表示在条件B下A出现的概率。2、相关事件和独立事件 3、用好图表二、描述统计目的是描述数据特征，找出数据的基本规律，举例如下：三、推断统计 统计学本质：用样本的统计量推断总体的参数1、统计学的两大定理：大数定律和中心极限定理大数定律：在随机试验中，每次出现的结果不同，但是大量
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2024-04-24 17:18:47
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Entire Space Multi-Task Model背景用户在网络购物时，遵循impression -> click -> conversion的用户行为序列模式，提高conversion rate是推荐系统和广告系统关注的重点。但传统的CVR分析模型存在三个明显的弊端： SSR：sample selection bias。样本选择偏差，指商品在曝光后，用户点击并购买的
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2024-03-27 09:21:52
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1、基本概念 广义的偏差（bias）描述的是预测值和真实值之间的差异，方差（variance）描述距的是预测值作为随机变量的离散程度。2、模型的偏差和方差模型的偏差是一个相对来说简单的概念：训练出来的模型在训练集上的准确度。 要解释模型的方差，首先需要重新审视模型：模型是随机变量。设样本容量为n的训练集为随机变量的集合(X1, X2, …, Xn)，那么模型是以这些随机变量为输入的随机变量函数
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2024-05-29 05:37:44
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开方检验最基本的思想：通过观察实际值与理论值的偏差来确定理论的正确与否。具体实现：具体做的时候常常先 （1）假设两个变量确实是独立的（行话就叫做“原假设”）， （2）然后观察实际值（也可以叫做观察值）与理论值（这个理论值是指“如果两者确实独立”的情况下应该有的值）的偏差程度。如果偏差足够小，我们就认为误差是很自然的样本误差，是测量手段不够精确导致或者偶然发生的，两者确确实实是独立的，此时就接受原假
前言在深度学习的一些场景下，经常会出现类别不平衡的情况。以二分类为例，正负样本比例为1:1的情况十分罕见；多数情况下都是1:N，N有时甚至超过10，甚至几十上百都有。在多次遇到这种问题后写了该博客进行总结。方法1、欠采样和过采样欠采样是在多数类中进行部分采样，过采样是在少数类中重复采样。过采样和修改目标函数中正负项系数是等价的，但实际操作中效果一般不会相同。2、数据增强数据增强分图像和文本，这里分
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2024-10-22 20:25:26
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0 引言我们在处理实际业务时，经常会遇到训练数据中不同类别样本比例差距过大的情况。例如银行贷款业务欺诈问题，我们要清楚银行贷款业务主要识别的就是具有一定风险的贷款客户，而实际样本中，大多数都是及时偿还的正样本，只有少数是未偿还的负样本，如果我们不做任何预处理，模型很可能因为正样本数量多，而把很多风险客户识别成正常客户，造成损失。所以首先要明确具体业务的根本要求。下面是我总结的解决办法，有什么问题希
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2024-08-21 12:03:46
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一、偏倚（bias）和方差(variance)在讨论线性回归时，我们用一次线性函数对训练样本进行拟合（如图1所示）；然而，我们可以通过二次多项式函数对训练样本进行拟合（如图2所示），函数对样本的拟合程序看上去更“好”；当我们利用五次多项式函数对样本进行拟合（如图3所示），函数通过了所有样本，成为了一次“完美”的拟合。图3建立的模型，在训练集中通过x可以很好的预测y，然而，我们却不能预期该模型能够很
一、样本不平衡介绍1. 样本不平衡现象： 训练数据中各种类别样本数量差别过大，导致训练的模型对各个类别预测或分类的精度偏差比较大，比如电池故障预测，故障的数据量远远少于正常数据量，但是这些故障数据反而更重要。2. 样本不平衡影响： 训练样本不平衡，那么模型更容易偏向样本量多的类别，因为模型把样本量的大的类别预测对，整体精度也会高，就不会在意少量样本类别，但这是不对的。即模型会学习到按照样本类别比例
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2024-04-03 15:07:23
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