当你运行一个学习算法时，如果这个算法的表现不理想，那么多半是出现两种情况：
要么是偏差比较大，要么是方差比较大。换句话说，出现的情况要么是欠拟合，要么是过拟
合问题。那么这两种情况，哪个和偏差有关，哪个和方差有关，或者是不是和两个都有关？
搞清楚这一点非常重要，因为能判断出现的情况是这两种情况中的哪一种。其实是一个很有
效的指示器，指引着可以改进算法的最有效的方法和途径，高偏差和高方差的问题基本上来说是欠拟合和过拟合的问题。

我们通常会通过将训练集和交叉验证集的代价函数误差与多项式的次数绘制在同一张
图表上来帮助分析：

　　对于训练集，当

吴恩达机器学习笔记35-诊断偏差和方差(Diagnosing Bias vs. Variance)的更多相关文章

  1. 吴恩达机器学习笔记38-决策下一步做什么（Deciding What to Do Next Revisited）

    我们已经讨论了模型选择问题,偏差和方差的问题.那么这些诊断法则怎样帮助我们判断,哪些方法可能有助于改进学习算法的效果,而哪些可能是徒劳的呢? 让我们再次回到最开始的例子,在那里寻找答案,这就是我们之前 ...

  2. 吴恩达机器学习笔记（六） —— 支持向量机SVM

    主要内容: 一.损失函数 二.决策边界 三.Kernel 四.使用SVM (有关SVM数学解释:机器学习笔记(八)震惊!支持向量机(SVM)居然是这种机) 一.损失函数 二.决策边界 对于: 当C非常 ...

  3. 吴恩达机器学习笔记36-正则化和偏差/方差(Regularization and Bias_Variance)

    在我们在训练模型的过程中,一般会使用一些正则化方法来防止过拟合.但是我们可能会正则化的程度太高或太小了,即我们在选择λ 的值时也需要思考与刚才选择多项式模型次数类似的问题. 我们选择一系列的想要测试的

  4. [吴恩达机器学习笔记]12支持向量机5SVM参数细节

    12.支持向量机 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 12.5 SVM参数细节 标记点选取 标记点(landma ...

  5. [吴恩达机器学习笔记]12支持向量机2 SVM的正则化参数和决策间距

    12.支持向量机 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 12.2 大间距的直观理解- Large Margin I ...

  6. [吴恩达机器学习笔记]11机器学习系统设计3-4/查全率/查准率/F1分数

    11. 机器学习系统的设计 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 11.3 偏斜类的误差度量 Error Metr ...

  7. Coursera-AndrewNg(吴恩达)机器学习笔记——第三周

    一.逻辑回归问题(分类问题) 生活中存在着许多分类问题,如判断邮件是否为垃圾邮件:判断肿瘤是恶性还是良性等.机器学习中逻辑回归便是解决分类问题的一种方法.二分类:通常表示为yϵ{0,1},0:&quo ...

  8. Coursera-AndrewNg(吴恩达)机器学习笔记——第一周

    一.初识机器学习 何为机器学习?A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T an ...

  9. [吴恩达机器学习笔记]12支持向量机3SVM大间距分类的数学解释

    12.支持向量机 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 12.3 大间距分类背后的数学原理- Mathematic ...

随机推荐

  1. php使用redis的GEO地理信息类型

    redis3.2中增中了对GEO类型的支持,该类型存储经纬度,提供了经纬设置,查询,范围查询,距离查询,经纬度hash等操作. <?php $redis = new Redis(); $redi ...

  2. Rendering Problems Couldn't resolve resource @dimen/y20

    (转)文章转自 songzi1228 的 https://blog.csdn.net/songzi1228/article/details/80255058  本人亲自试用,妥妥的解决了我的问题. R ...

  3. AX_Query

    static void example(Args _args)  {      SysQueryRun     queryRun = new SysQueryRun(querystr(KTL_Sale ...

  4. Appium+Python自动化 1 环境搭建（适用windows系统-Android移动端自动化）

    一.安装并配置 java jdk ①下载 java jdk后 安装,安装完成后,配置环境变量 打开计算机->系统属性->高级系统设置->环境变量->新建(系统变量),如图所示: ...

  5. 88、const、static、extern介绍

    一.const与宏的区别 const简介:之前常用的字符串常量,一般是抽成宏,但是苹果不推荐我们抽成宏,推荐我们使用const常量. 执行时刻:宏是预编译(编译之前处理)const是编译阶段. 编译检 ...

  6. LOJ-10096（强连通+bfs）

    题目链接:传送门 思路: 强连通缩点,重建图,然后广搜找最长路径. #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstrin ...

  7. 排序算法 （sorting algorithm）之 冒泡排序（bubble sort）

    http://www.algolist.net/Algorithms/ https://docs.oracle.com/javase/tutorial/collections/algorithms/ ...

  8. 信息安全技能树（SecWiki中Web安全工程师职位建议）

    职位描述: 对公司网站.业务系统进行安全评估测试(黑盒.白盒测试): 对公司各类系统进行安全加固: 对公司安全事件进行响应,清理后门,根据日志分析攻击途径: 安全技术研究,包括安全防范技术,黑客技术等 ...

  9. （转）jira7.2安装、中文及破解

    转自:http://www.cnblogs.com/ilanni/p/6200875.html 本文由ilanniweb提供友情赞助,首发于烂泥行天下 想要获得更多的文章,可以关注我的微信ilanni ...

  10. 利用Python+163邮箱授权码发送带附件的邮件

    背景 前段时间写了个自动爬虫的脚本,定时在阿里云服务器上执行,会从某个网站上爬取链接保存到txt文本中,但是脚本不够完善,我需要爬虫完毕之后通过邮件把附件给我发送过来,之前写过一个<利用Pyth ...