1.Bias vs. Variance是什么概念? 图形上的理解:https://www.zhihu.com/question/27068705          http://blog.csdn.net/huruzun/article/details/41457433 直观上的定义: Error due to Bias:真实值与预测值之间的差异.(low bias:打的准) Error due to Variance : 在给定模型数据上预测的变化性,你可以重复整个模型构建过程很多次, var…

我们的函数是有high bias problem(underfitting problem)还是 high variance problem(overfitting problem),区分它们很得要,因为有助于我们提升我们的预测准确性. bias problem(underfitting problem)/variance problem(overfitting problem) Training error & validation/test error 随着d的不同而变化的函数 从图中可以看…

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…

当我们运行一个学习算法时,如果这个算法的表现不理想,那么有两种原因导致:要么偏差比较大.要么方差比较大.换句话说,要么是欠拟合.要么是过拟合.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,搞清楚这点很重要.能判断出现的情况是这两种中的哪一种,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. 下面深入地探讨一下有关偏差和方差的问题,并且能弄清楚怎样评价一个学习算法.能够判断一个算法是偏差还是方差有问题.因为这个问题对于弄清如何改进学习算法的效果非常重要. 如…

以下内容参考 cousera 吴恩达 机器学习课程 1. Bias 和 Variance 的定义 Bias and Variance 对于改进算法具有很大的帮助作用,在bias和Variance的指引之下,我们可以有方向性的对算法进行改进. 模型较简单时,可能导致Bias,相反模型较为复杂的时候,容易导致high Variance. 如下图所示,随着模型复杂度的增加,训练数据集上的误差将会减小,而交叉验证集上的误差是先减小后增大.所以根据在训练集和交叉验证集上的误差大小就可以判断模型是除了bia…

有监督学习中,预测误差的来源主要有两部分,分别为 bias  与 variance,模型的性能取决于 bias 与 variance 的 tradeoff ,理解 bias 与 variance 有助于我们诊断模型的错误,避免 over-fitting 或者 under-fitting. 在统计与机器学习领域权衡 Bias  与 Variance 是一项重要的任务,因为他可以使得用有限训练数据训练得到的模型更好的范化到更多的数据集上,监督学习中的误差来源主要为 Bias 与 Variance,接…

假设我们已经训练得到 一个模型,那么我们怎么直观判断这个 模型的 bias 和 variance? 直观方法: 如果模型的 训练错误 比较大,并且 验证错误 和 训练错误 差不多一样,都比较大,我们就认为这个模型 是 高bias 的,或者说 它是 underfit . 如果模型的 训练错误 比较小,但是 验证错误比较大 远大于 训练错误,我们就认为这个 模型 是 高variance,或者说它是 overfit. 直观解释: 如果一个模型是高 bias 的(underfitting),那么可以认为…

偏置和方差 参考资料:http://scott.fortmann-roe.com/docs/BiasVariance.html http://www.cnblogs.com/kemaswill/ Bias-variance 分解是机器学习中一种重要的分析技术.给定学习目标和训练集规模,它可以把一种学习算法的期望误差分解为三个非负项的和,即本真噪音.bias和 variance. 本真噪音是任何学习算法在该学习目标上的期望误差的下界:( 任何方法都克服不了的误差) bias 度量了某种学习算法的平…

有监督学习中,预测误差的来源主要有两部分,分别为 bias 与 variance,模型的性能取决于 bias 与 variance 的 tradeoff ,理解 bias 与 variance 有助于我们诊断模型的错误,避免 over-fitting 或者 under-fitting. 原文在这里: https://www.cnblogs.com/ooon/p/5711516.html 博主大概翻译自英文: http://scott.fortmann-roe.com/docs/BiasVaria…

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.20%测试集test set,分别用于拟合假设函数.模型选择和预测. 模型选择的方法为: 1. 使用训练集训练出 10 个模型 2. 用 10 个模型分别对交叉验证集计算得出交叉验证误差(代价函数的值) 3. 选取代价函数值最小的模型 4. 用步骤 3 中选出的模型对测试集计算得出推广误差(代价函…

为什么θ的维度是Sj+1*(Sj+1)? 课堂PPT没有两层单元个数不同的状态,故举一个例子就知道了 and sj+1=4, so sj+1×(sj+1)=4×3. 编程作业: Multi-class Classification and Neural Networks难点记录 1.displayData函数工作原理 2.fmincg的工作原理…

怎么区分哪些措施对我们有用呢?----首先根据learning curve来判断你的问题是high bias or variance 当你的算法是high bias问题时,如果你get more training examples是没有用处的,这时我们就不要浪费时间在get5 more training examples上面了. 对如何选择neural network architecture(选择几层hidden layer以及神经网络的大小)的建议 我们可以选择相对于来说"small&quo…

画learning curves可以用来检查我们的学习算法运行是否正常或者用来改进我们的算法,我们经常使用learning cruves来判断我们的算法是否存在bias problem/variance problem或者两者皆有. learning curves--m(trainning size与error的函数) 上图是Jtrain(θ)与Jcv(θ)与training set size m的关系图,假设我们使用二次项来拟合我们的trainning data. 当trainning dat…

Error = Bias^2 + Variance+Noise 误差的原因: 1.Bias反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差,即模型本身的精准度,即算法本身的拟合能力. 2.Variance反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差,即模型的稳定性.反应预测的波动情况. 3.噪声. 为了帮助理解,搬运知乎上的图.bias表示偏离中心的程度,variance表示结果的波动程度.在实际的预测当中,我们希望模型的数据不但是low bias,而且还是low variance,但是两者之…

校招在即,准备准备一些面试可能会用到的东西吧.希望这次面试不会被挂. 基本概念 说到机器学习模型的误差,主要就是bias和variance. Bias:如果一个模型的训练错误大,然后验证错误和训练错误都很大,那么这个模型就是高bias.可能是因为欠拟合,也可能是因为模型是弱分类器. Variance:模型的训练错误小,但是验证错误远大于训练错误,那么这个模型就是高Variance,或者说它是过拟合. 这个图中,左上角是低偏差低方差的,可以看到所有的预测值,都会落在靶心,完美模型: 右上角是高偏差…

偏差(bias) 偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程序, 即 刻画了学习算法本身的拟合能力 . 方差(variance) 方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化, 即 刻画了数据扰动所造成的影响 .…

Linear regression with regularization 当我们的λ很大时,hθ(x)≍θ0,是一条直线,会出现underfit:当我们的λ很小时(=0时),即相当于没有做regularization,会出现overfit;只有当我们的λ取intermediate值时,才会刚刚好.那么我们怎么自动来选择这个λ的值呢? 正则化时的Jtrain(θ),Jcv(θ),Jtest(θ)的表达式 正则化时的Jtrain(θ),Jcv(θ),Jtest(θ)的表达式不带有regulariz…

个人感觉理解误差.偏置.方差的一个好的解释,感谢分享:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1601092478839269810&wfr=spider&for=pc 该作者写的我感觉已经很容易懂了. Error:反映的模型的准确度.误差越大,模型越不准确. Bias:反映的模型的拟合度.神经网络中往往加上一个bias,来增加其拟合效果 Variance:反映的模型的稳定性.数学上都学过,方差越大,模型越不稳定,反之,越稳定. 损失函数(Loss Functio…

1.函数dataset3Params(),如何计算模型估计偏差的? model=svmTrain(X,y,c_array,@(x1,x2)gaussianKernel(x1,x2,sigma_array(j))); predictions=svmPredict(model,Xval); error_array(i,j)=mean(double(predictions~=yval)); 2.MATLAB具体细节没有搞清楚,需要花时间搞明白.…

十.应用机器学习的建议(Advice for Applying Machine Learning) 10.1 决定下一步做什么 10.2 评估一个假设 10.3 模型选择和交叉验证集 10.4 诊断偏差和方差 10.5 正则化和偏差/方差 10.6 学习曲线 10.7 决定下一步做什么 十一.机器学习系统的设计(Machine Learning System Design) 11.1 首先要做什么 11.2 误差分析 11.3 类偏斜的误差度量 11.4 查准率和查全率之间的权衡 11.5 机器…

我们将学习如何系统地提升机器学习算法,告诉你学习算法何时做得不好,并描述如何'调试'你的学习算法和提高其性能的“最佳实践”.要优化机器学习算法,需要先了解可以在哪里做最大的改进. 我们将讨论如何理解具有多个部分的机器学习系统的性能,以及如何处理偏斜数据. Evaluating a Hypothesis 设想当你训练的模型对预测数据有很大偏差的时候,接下来你会选择怎么做? 这个需要花时间去实现,但是对你的帮助也会很大,使你不盲目的做一些决定来提升算法,而是直观地看出哪些是对提升算法是有效的. 我们…

整理自Andrew Ng的machine learning课程week6. 目录: Advice for applying machine learning (Decide what to do next) Debugging a learning algorithm machine learning diagnostic Evaluating a hypothesis Model selection and Train / validation / test set Bias and Vari…

(1) Advice for applying machine learning Deciding what to try next 现在我们已学习了线性回归.逻辑回归.神经网络等机器学习算法,接下来我们要做的是高效地利用这些算法去解决实际问题,尽量不要把时间浪费在没有多大意义的尝试上,Advice for applying machine learning & Machinelearning system design 这两课介绍的就是在设计机器学习系统的时候,我们该怎么做? 假设我们实现了一…

6. 学习模型的评估与选择 Content 6. 学习模型的评估与选择 6.1 如何调试学习算法 6.2 评估假设函数(Evaluating a hypothesis) 6.3 模型选择与训练/验证/测试集(Model selection and training/validation/test sets) 6.4 偏差与方差 6.4.1 Diagnosing bias vs. variance. 6.4.2 正则化与偏差/方差(Regularization and bias/variance)…

In Week 6, you will be learning about systematically improving your learning algorithm. The videos for this week will teach you how to tell when a learning algorithm is doing poorly, and describe the 'best practices' for how to 'debug' your learning…

Lecture 10—Advice for applying machine learning 10.1 如何调试一个机器学习算法? 有多种方案: 1.获得更多训练数据:2.尝试更少特征:3.尝试更多特征:4.尝试添加多项式特征:5.减小 λ:6.增大 λ 为了避免一个方案一个方案的尝试,可以通过评估机器学习算法的性能,来进行调试. 机器学习诊断法 Machine learning diagnostic 的定义: 10.2 评估一个假设 想要评估一个算法是否过拟合 (一)首先,划分测试集和训练集…

这章的内容对于设计分析假设性能有很大的帮助,如果运用的好,将会节省实验者大量时间. Machine Learning System Design6.1 Evaluating a Learning Algorithm6.1.1 Deciding What to Try Next机器学习诊断法:一种测试法,通过执行这种测试,能够深入了解某种算法是否有用.诊断法也会告诉你,要想改进一种算法的效果需要什么样的尝试.能够判断一种学习算法能不能work,并且改善该算法性能的一个测试. 诊断法的执行和实现是需…

Machine Learning Note Introduction Introduction What is Machine Learning? Two definitions of Machine Learning are offered. Arthur Samuel described it as:"the filed of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed…

##Advice for Applying Machine Learning Applying machine learning in practice is not always straightforward. In this module, we share best practices for applying machine learning in practice, and discuss the best ways to evaluate performance of the le…

首先 Error = Bias + Variance Error反映的是整个模型的准确度,Bias反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差,即模型本身的精准度,Variance反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差,即模型的稳定性. 举一个例子,一次打靶实验,目标是为了打到10环,但是实际上只打到了7环,那么这里面的Error就是3.具体分析打到7环的原因,可能有两方面:一是瞄准出了问题,比如实际上射击瞄准的是9环而不是10环:二是枪本身的稳定性有问题,虽然瞄准的是9环,但是只打…