学习笔记 | 幸存者偏差 Survivorship Bias
01 幸存者偏差概念的本质是什么？ 用统计学的专业术语来解释是——“选择偏倚”，即我们在进行统计的时候忽略了样本的随机性和全面性，用局部样本代替了总体随机样本，从而对总体的描述出现偏倚。 幸存者偏差（Survivorship Bias） 指的是人往往会注意到某种经过筛选之后所产生的结果，同时忽略了这个筛选的过程，而被忽略的过程往往包含着关键性的信息。 统计学的简单描述是这样的：统计全集为A，观察到
相关文章
- 1. 幸存者偏差
- 2. 如何避免幸存者偏差
- 3. AI学习笔记——Bias and Variance tradeoff (方差偏差的平衡)
- 4. 机器学习《Machine Learning》笔记--偏差（Bias）和方差（Variance）
- 5. 思维模型 幸存者偏差
- 6. 偏差bias与方差variance
- 7. 从新手运气看幸存者偏差
- 8. 偏差（Bias）与方差（Variance）
- 9. 偏差bias、方差 variance
- 10. 方差bias 和偏差 virance
- 更多相关文章...
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • 我们已经学习了 SQL，下一步学习什么呢？ - SQL 教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • 适用于PHP初学者的学习线路和建议
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
