如何理解机器学习中的“偏差”和“方差”？ / 开普饭

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22531 对于线性关系,我们可以进行简单的线性回归.对于其他关系,我们可以尝试拟合一条曲线. 曲线拟合是构建一条曲线或数学函数的过程,它对一系列数据 ...

2021年4月专题:趋势性分析方法系列 1.最基本的趋势性检验方法 2.利用回归进行趋势性分析 3.限制性立方样条图,一种美的不行的趋势性分析方法 4.Loess回归,非线性趋势性分析,怎么能少了它呢 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22438 多项式回归是独立x变量和因果y变量之间的非线性关系. 当我们分析有一些弯曲的波动数据时,拟合这种类型的回归是很关键的. 在这篇文章中,我 ...

机器学习中的数据偏差是一种错误,其中数据集的某些元素比其他元素具有更大的权重和或表示.有偏见的数据集不能准确地表示模型的用例,从而导致结果偏斜,准确性水平低和分析错误. 通常,用于机器学习项目的训练数 ...

解析: 本题解析来源:@jasonfreak,链接:http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html 目录 1 特征工程是什么? 2 数据预处理 2.1 ...

墨西哥裔.以色列裔美国理论物理学家贝肯斯坦是第一个提出黑洞存在的人--一个时空区域,引力非常强,连光都无法逃脱.他指出,黑洞应该有一个定义明确的熵.根据贝肯斯坦,我们可以这样定义黑洞熵: 黑洞熵是必须 ...

Q:我知道数组公式很强大,很想学习,但有点想不明白公式中的数组,能够解释一下吗? A:数组公式确实非常强大,能够完成许多使用普通公式难以完成的任务.数组公式通常会生成中间数组,最终结果可能是一个值,也 ...

导言对于几乎所有机器学习算法,无论是有监督学习.无监督学习,还是强化学习,最后一般都归结为求解最优化问题.因此,最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位.在这篇文章中,小编将对机器学习中所 ...

仅做学术分享,如有侵权,联系删除转载于 :AI科技评论踩过坑才知道哪些路不可行,有时候犯错误也能帮助我们变得更加专业. 数据科学家Archy de Berker 在本文中详述了他和周围同伴在机器学 ...

第一时间获取价值内容一.概率图模型概率图模型又叫做马尔可夫随机场,是一个可以用无线图表示的联合概率分布.在这个无线图中结点表示随机变量,边表示两个随机变量依赖关系.给定一个概率分布及其无向图,首先 ...

首先什么是模式,模式就是没有激励源条件下的Maxwell方程的解. T是transverse 的缩写,本意为"横向".在模式中特指"与传输方向垂直的方向".举例 ...

如何理解机器学习中的“偏差”和“方差”？