偏差与方差
2014-09-17 09:38
134 查看
1. 偏差:估计量的数学期望(平均值)与真值的偏离程度
2. 方差:反映了估计量的取值在其数学期望(平均值)周围的分散或集中程度(波动程度)
3. 相合性
2. 方差:反映了估计量的取值在其数学期望(平均值)周围的分散或集中程度(波动程度)
3. 相合性
相关文章推荐
- 线性回归,偏差、方差权衡
- 机器学习中的数学(2)-线性回归,偏差、方差权衡
- 机器学习中方差与偏差的理解
- Bias(偏差),Error(误差),Variance(方差),和K-fold Cross Validation的关系(机器学习核心)
- 偏差方差权衡问题
- 什么是高/低方差、高/低偏差、(推荐阅读)
- 回归任务偏差与方差
- 理解机器学习中的偏差与方差
- Coursera | Andrew Ng (03-week2-2.5)—不匹配数据分布的偏差和方差
- 机器学习面试之偏差方差
- ] 斯坦福ML公开课笔记9——偏差/方差、经验风险最小化、联合界、一致收敛
- 机器学习中的数学(2)-线性回归,偏差、方差权衡
- 偏差和方差
- 模型的偏差与方差的理解
- 机器学习中的偏差和方差
- 【deeplearning.ai】第二门课:提升深层神经网络——偏差和方差
- 机器学习中的偏差(bias)和方差(variance)
- 机器学习中的偏差(Bias)与方差(Variance)
- 【机器学习深度学习】教程——偏差方差,欠拟合过拟合
- 机器学习+过拟合和欠拟合+方差和偏差