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机器学习笔记01

机器学习笔记01

作者: 过眼云烟_69ba | 来源:发表于2018-02-04 09:15 被阅读0次

    1. 残差


            英文residual ,表征观测值与估计值(拟合值)之间的差,用于评价模型的合理性及数据的可靠性。与误差之间要区分,误差是观测值与实际值之间的差,如果假设模型与实际模型完全相同,此时残差值等于误差值。

    2. 残差平方和


            用于衡量线性模型拟合程度的度量。

    3. 代价函数


          关于代价函数,这篇文章介绍的很详细了  什么是代价函数,就不在赘述了。

    4. 方差


            英文variance,概率统和统计中用来表征随机变量或者数据样本的离散程度。其中,概率论中表征的是随机变量随期望的离散程度;统计学中表征样本值与均值的离散程度。对于方差的求解,有总体方差和样本方差两种,一般情况下,总体方差无法求出,所以都是根据样本数据来计算样本方差。

    5. 方差、标准差、均方差和均方误差的区别

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