关于本课程的相关资料http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17.html


错误来自哪里?

error due to "bias" and error due to "variance"

当我们要求无穷多个数的平均值或者方差时,我们选取了N个样本出现计算。很显然我们得到的结果是存在一定误差的。当我们选区的样本的值越多的时候,我们得到的结果也就越准确。类比于训练模型,我们所选择的训练数据是有限的,很多时候我们希望他们效果可靠,数量可观。但是往往并非如此。例如下图:

我们所期望的模型为靶心的f。但是在我们定义的某个模型下,训练数据所推出的效果集中于f非。这两者的距离成为Bias,即偏差。训练集的离散程度为Variance,即方差,这样就导致了错误的出现。

在上图中,左上角的模型为最好的模型。


当我们的模型越简单,所得到的Variance越低,但是他的Bias相对越差。
当模型越复杂的时候,得到的Bias相对较好,但是Variance变高了。

原因在于,较简单的模型表达的范围较少,可无法包过最佳的模型,而较复杂的模型所表达的范围较广,能够包过最佳的模型。


所以会存在过度拟合和欠拟合的情况。当我们训练模型的时候,要根据实际的情况去调整自己的模型。

我们要清楚Bias和variance哪个比较大:

  • 如果你的模型不适合训练样例,得出来的模型有较大差异,那么你就有很大的Bias
  • 如果您可以拟合训练数据,但测试数据存在较大误差,那么您可能会有很大的Variance

当Bias过大时候:

  • 增加更多的feature
  • 选择更复杂的模型

当Variance过大时候:

  • 增加更多的训练数据
  • 使用Regularization(这一点在第一章被我略过,见下图)

如何选择适合的模型?

There is usually a trade-off between bias and variance.

Select a model that balances two kinds of error to minimize total error

我们通过Training Set得出的模型在Testing Set中返回的error最低,但这并不意味着在真实的Testing Set得到的结果最优。

原因在于我们手中的Testing Set并不能很好的代表真实的情况,他的Bias与现实的情况还是存在着距离的。所以得出来的error并不能完美的代表现实

所以我们选择模型应该这样做:

将Training Set分成两组,然后一组用来选择model,选出来最优的model在我们手中Testing Set得到的error较能反映现实的情况:

或者下图中的交叉验证:


写完博客才更好的理解了整个思路。

# ML学习小笔记—Where does the error come from?的更多相关文章

  1. # ML学习小笔记—Gradien Descent

    关于本课程的相关资料http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17.html 根据前面所为,当我们得到Loss方程的时候,我们希望求得最优的Loss方 ...

  2. # ML学习小笔记—Classification

    关于本课程的相关资料http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17.html 通过模型可以分类输入,此时根据分类结果的正确与否会有一个Loss函数.找 ...

  3. # ML学习小笔记—Linear Regression

    Regression Output a scalar Model:a set of function 以Linear model为例 y = b+w * $x_cp$ parameters:b,W f ...

  4. 深度学习课程笔记(六)Error

    深度学习课程笔记(六)Error Variance and Bias: 本文主要是讲解方差和偏差: error 主要来自于这两个方面.有可能是: 高方差,低偏差: 高偏差,低方差: 高方差,高偏差: ...

  5. English - 英语学习小笔记

    1.It is...to do sth:做某事是.... 解析:It 是形式主语,后面一半接形容词做表语,to do sth是不定式短语作真正主语. 2.make do和make doing是两种表达 ...

  6. WEB学习小笔记

    环境基于WIN10.IDEA最新版.JDK1.8.TOMCAT9 下面说的有错的地方希望指出,谢谢. STRUT2 1.在maven下的时候系统会系统创建一个叫做log4j的配置文件,但是到了这个版本 ...

  7. SQL 学习小笔记

    1.FOUND_ROWS() 题目: ,; 在上边sql中使用什么选项可以使 SELECT FOUND_ROWS()忽略LIMIT子句,返回总数? *答案* : SQL_CALC_FOUND_ROWS ...

  8. java学习小笔记(三.socket通信)【转】

    三,socket通信1.http://blog.csdn.net/kongxx/article/details/7288896这个人写的关于socket通信不错,循序渐进式的讲解,用代码示例说明,运用 ...

  9. MongoDB 学习小笔记

    1.配置:mongod --dbpath=D:\MongoDB\data mongo2.基本的增删查改 find() update()-- 整体更新,局部更新. 修改器: $inc db.person ...

随机推荐

  1. jquery 添加和删除节点

    // 增加一个三和一节点 function addPanel() { // var newPanel = $('.my-panel').clone(true) var newPanel = $(&qu ...

  2. 开源项目托管github步骤

    一.在github新建项目,复制到本地更改之后命令提交. 1.进入github主页新建项目:https://github.com/ccyinghua 2.复制项目地址 3.打开git Bash 命令行 ...

  3. Oracle AWR快照管理与常见问题

    1.手动创建Snapshots exec dbms_workload_repository.create_snapshot(); OR BEGIN DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.C ...

  4. vue2.0之监听属性的使用心得及搭配计算属性的使用

    我们在工作中常常需要监听某一个属性值的变化,这个时候我们就需要用到了监听属性watch,在这里我总结watch属性的三种场景使用希望对你有所帮助: 1.基础版监听: 场景如下:输入框输入你的年龄,如果 ...

  5. mariadb多实例实现

    环境:centos7,yum 安装mariadb5.5 mkdir /mysqldb/{3306,3307.3308}/{etc,socket,pid,log,data} -pv chown -R m ...

  6. 微信 php 获取token 第二次失败解决办法

    第一次成功了,第二次总是失败,很简单,session问题 clearstatcache(); $_SESSION = ''; $_COOKIE = ''; //获得参数 signature nonce ...

  7. 用python写一个类似于linux中的tree

    import os filePath = 'g:/File' j = 0 # 查找的深度计数 def tree(filePath,j): dir_now = os.listdir(filePath) ...

  8. php中const与static的区别与使用(转)

    首先关于const 在php的类内部只可以修饰成员属性,不可以修饰方法,如下:   class Test{   const PATH = 'c/';//修饰常量   const function te ...

  9. 【菜鸟笔记】记一次django无法正常在ie和edge浏览器渲染html页面

    如图所示,django无法渲染html显示成下载文件了 一步一步的从render ==>HttpResponse ==>HttpResponseBase 找到 即django文件夹下的ht ...

  10. jira安装说明

    阅读目录 1.1 jira说明 1.2 安装配置jira 1.3 web界面访问 1.4 创建第一个项目 1.5 参考文献 回到顶部 1.1 jira说明 JIRA是Atlassian公司出品的项目与 ...