前几天搜狗的一道笔试题,大意是在随机森林上增加一棵树,variance和bias如何变化呢?

参考知乎上的讨论:https://www.zhihu.com/question/27068705

另外可参考林轩田老师在机器学习技法的《Blending and Bagging》中的讲解:

综上,bias反应的是模型在样本上的值与真实值之间的误差,反应的是模型的准确度。对于blending,它反应的是模型越复杂,它的bias就越小;

对于cross-validation,当训练越充分,bias就越小。按上面的理解,bias应是Ein,但林老师给出的是Eout,不知道该如何理解呢?

variance反应的是模型的稳定性。对于blending,从上图来看,它反应的是每个g与最后模型的差异性,可以想像,当g较少时,variance也

会越小;从cross-validation来说,variance在不同训练集上的训练结果,训练集越少,差异也越少。

回到最开始的问题,增加一棵树,相当于增加了模型的复杂度,bias会减小,同时增加了相互之间的差异,variance增加。

机器学习中的Bias(偏差),Error(误差),和Variance(方差)有什么区别和联系?的更多相关文章

  1. 总结:Bias(偏差),Error(误差),Variance(方差)及CV(交叉验证)

    犀利的开头 在机器学习中,我们用训练数据集去训练(学习)一个model(模型),通常的做法是定义一个Loss function(误差函数),通过将这个Loss(或者叫error)的最小化过程,来提高模 ...

  2. 偏差(Bias)和方差(Variance)——机器学习中的模型选择zz

    模型性能的度量 在监督学习中,已知样本 ,要求拟合出一个模型(函数),其预测值与样本实际值的误差最小. 考虑到样本数据其实是采样,并不是真实值本身,假设真实模型(函数)是,则采样值,其中代表噪音,其均 ...

  3. Bias(偏差),Error(误差),和Variance(方差)的区别和联系

    准: bias描述的是根据样本拟合出的模型的输出预测结果的期望与样本真实结果的差距,简单讲,就是在样本上拟合的好不好.要想在bias上表现好,low bias,就得复杂化模型,增加模型的参数,但这样容 ...

  4. 机器学习中的误差 Where does error come from?

    误差来自于偏差和方差(bias and variance)   对于随机变量 X,假设其期望和方差分别为 μ 和 σ2.随机采样 N 个随机变量构成样本,计算算术平均值 m,并不会直接得到 μ (除非 ...

  5. 机器学习中学习曲线的 bias vs variance 以及 数据量m

    关于偏差.方差以及学习曲线为代表的诊断法: 在评估假设函数时,我们习惯将整个样本按照6:2:2的比例分割:60%训练集training set.20%交叉验证集cross validation set ...

  6. 吴恩达机器学习笔记35-诊断偏差和方差(Diagnosing Bias vs. Variance)

    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 ...

  7. 机器学习中模型泛化能力和过拟合现象(overfitting)的矛盾、以及其主要缓解方法正则化技术原理初探

    1. 偏差与方差 - 机器学习算法泛化性能分析 在一个项目中,我们通过设计和训练得到了一个model,该model的泛化可能很好,也可能不尽如人意,其背后的决定因素是什么呢?或者说我们可以从哪些方面去 ...

  8. 机器学习(3)- 学习建议<误差出现如何解决?>

    根据Andrew Ng在斯坦福的<机器学习>视频做笔记,已经通过李航<统计学习方法>获得的知识不赘述,仅列出提纲. 1 学习建议 误差太大,如何改进? 使用更多的训练样本→解决 ...

  9. paper 126:[转载] 机器学习中的范数规则化之(一)L0、L1与L2范数

    机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化. ...

随机推荐

  1. vim的使用

    vim的定位 home:光标移到行首 end:光标移到行尾 pageup:屏幕上翻页 pagedow:屏幕下翻页 shift+g:定位行  如转至10行   10shift+g shift+gg 转至 ...

  2. 自然语言19_Lemmatisation

    QQ:231469242 欢迎喜欢nltk朋友交流 https://en.wikipedia.org/wiki/Lemmatisation Lemmatisation (or lemmatizatio ...

  3. 10月14日上午PHP环境搭建

    第一步:安装wampserver2.5-Apache-2.4.9-Mysql-5.6.17-php5.5.12-64b文件,安装过程中可能会遇到问题,把遇到的问题代码复制粘贴到360人工服务,查找方案 ...

  4. Java数据结构与排序算法——堆和堆排序

    //================================================= // File Name : Heap_demo //--------------------- ...

  5. Java类集

    类集就是一个动态的对象数组,是对一些实现好的数据结构进行了包装,这样在使用时就会非常方便,最重要的是类集框架本身不受对象数组长度的限制. 类集框架的主要接口

  6. JavaWeb学习笔记——开发动态WEB资源(二)HelloWord

    该工程的功能是在页面上输出一段话 首先在src里面新建一个class,在interface里面添加javax.servlet.Servlet 以下是HelloServlet.java中的代码: pac ...

  7. HighCharts学习笔记(一)HighCharts入门

    一.HighCharts简介 Highcharts 是一个用纯JavaScript编写的一个图表库, 能够很简单便捷的在web网站或是web应用程序添加有交互性的图表,并且免费提供给个人学习.个人网站 ...

  8. CSS实现底部固定

    html代码结构 <body> <div class="wrap"> <div class="head"></div& ...

  9. 缺陷跟踪系统Mantis Bug Tracker

    缺陷管理平台Mantis,也做MantisBT,全称Mantis Bug Tracker. 项目在github的地址:https://github.com/mantisbt/mantisbt Mant ...

  10. vim 中 也可以 直接安装 emmet 直接使用zen coding 生成 l指定个数的 lorem ipsum文字.

    超链接的写法: 当作为链接的文字, 比较长时, 整个作为链接 就显得不是 很适合. 可以取其中的某一个单词 作为 超链接的 关键字:如: click here to continue emmet中如何 ...