Bias vs. Variance(4)---根据是high bias还是high variance问题来判断接下来做些什么

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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…

什么是遗传方差（Genetic variance）、加性遗传方差（Additive genetic variance）、显性遗传方差（Dominance genetic variance）、上位遗传方差（Epistatic genetic variance）

遗传方差:遗传方差又称表型方差(phenotypic variance),通常结合基因型方差(genotype variance)和环境方差(environmental variance).遗传方差主要包括三方面:加性遗传方差(Additive genetic variance).显性遗传方差(Dominance genetic variance)和上位遗传方差(Epistatic genetic variance) 如下图所示: 假设有三个基因座(locus 1, locus 2, locus…

理解 Bias 与 Variance 之间的权衡

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…

[转]理解 Bias 与 Variance 之间的权衡----------bias variance tradeoff

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…

对Inductive Bias（归纳偏置）的理解

参考资料: https://en.wikipedia.org/wiki/Inductive_bias http://blog.sina.com.cn/s/blog_616684a90100emkd.html Machine Learning. Tom M. Mitchell 下面我认为比较关键的内容都用红色字体标注: mokuram (mokuram) 于Tue Jan 4 05:22:24 2005)提到:就是学习器在学习的时候带有的偏见.(这个说法不很准确)比如决策数分类器,很多决策数都采用…

nau8822 codec driver 录音时mic bias 无法自动打开问题

nau8822 codec driver 录音时mic bias 无法自动打开问题问题描述: kernel版本:3.10 在nuc970上测试nau8822驱动时发现,虽然驱动中有如下定义: SND_SOC_DAPM_MICBIAS("Mic Bias", NAU8822_POWER_MANAGEMENT_1, 4, 0), 但在播放录音时始终调不到该操作. 在route上增加如下路径 {"Left Boost Mixer", NULL, "Mic Bi…

output value . Sigmoid neurons are similar to perceptrons, but modified so that small changes in their weights and bias cause only a small change in their output.

http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap1.html . Sigmoid neurons are similar to perceptrons, but modified so that small changes in their weights and bias cause only a small change in their output. http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap3.h…