Shallow Learning —Bias and Variance
训练出的模型的error的来源：bias（偏差）和 variance（方差） 直观表现是更复杂的模型在testing data上并不总是会有比较好的表现。 1. 关于bias和variance对最终结果的影响用下图能较好说明。 是最准确的模型，是目标模型，这两个之间产生的是初始的bias，是实际生成的模型，与我们的目标模型之间产生的误差是variance。 2. 使用相同的模型，采用不同的
相关文章
- 1. bias and variance
- 2. Bias and Variance
- 3. Machine learning(9): Bias-variance tradeoff
- 4. Machine Learning - Coursera week6 Bias vs Variance
- 5. How to reduce bias and variance ?
- 6. Deep learning III - II Machine Learning Strategy 2 - Bias and Variance with mismatched data distribu
- 7. bias和variance
- 8. [转] Bias-Variance Tradeoff
- 9. Understanding the Bias-Variance Tradeoff
- 10. bias、variance介绍
- 更多相关文章...
- • W3C RDF and OWL 活动 - W3C 教程
- • XSL-FO table-and-caption 对象 - XSL-FO 教程
- • RxJava操作符（七）Conditional and Boolean
- • Java Agent入门实战（一）-Instrumentation介绍与使用
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. bias and variance
- 2. Bias and Variance
- 3. Machine learning(9): Bias-variance tradeoff
- 4. Machine Learning - Coursera week6 Bias vs Variance
- 5. How to reduce bias and variance ?
- 6. Deep learning III - II Machine Learning Strategy 2 - Bias and Variance with mismatched data distribu
- 7. bias和variance
- 8. [转] Bias-Variance Tradeoff
- 9. Understanding the Bias-Variance Tradeoff
- 10. bias、variance介绍