Error = Bias + Variance
其中，
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。
所以，bias和variance的选择是一个tradeoff。
方差与偏差
参考资料：
1. https://www.zhihu.com/question/27068705
Error = Bias + Variance
其中，
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。
所以，bias和variance的选择是一个tradeoff。
方差与偏差
参考资料：
1. https://www.zhihu.com/question/27068705
Error = Bias + Variance其中，Error反映的是整个模型的准确度；Bias反映的是模型在样本...
ML相关： 模型的bias和variance： bias描述的是根据样本拟合出的模型的输出预测结果的期望与样本真...
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high bias——underfitting high variance——overfitting
@[toc] Bias & Variance Decomposition Learn from dataset ...
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误差引起有两个方面:Bias 和 Variance Bias 为什么称为bias？ 顾名思义，bias就是因为人的...
(1)The Bias-Variance Decomposition [链接 1]http://chillyrai...
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...
本文标题：[ML] Bias与Variance
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/bvaszttx.html
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