相反，对于低方差的模型，训练数据发生或大或小的改变时，预测结果的变化都很小。 低方差：训练数据集的变化对于模型来说影响很小。 高方差：训练数据集的变化对于模型来说影响很大。 方差一定是正值。...理想情况下，我们希望一个模型能有低偏差和低方差，但是在实际操作中这是非常具有挑战性的。实际上这是机器学习建模的目标。 降低偏差很容易使方差升高。相反，降低方差也会使得偏差升高。...这是一个关于思考如何选择模型和调整模型的概念框架。 我们可以基于偏差和方差来选择模型。简单的模型，例如线性回归和逻辑回归，通常具有高偏差和低方差。而复杂的模型，例如随机森林，通常具有低偏差和高方差。...反之k取值较大，如k=21，导致高偏差和低方差。 高偏差和高方差都不一定是坏的，但他们有可能会导致不良的结果。 我们时常要对一组不同的模型和模型参数进行测试，从而在给定的数据集中得到最好的结果。...一个高偏差的模型有可能会是过于保守的，出现欠拟合。相反的，一个高方差的模型可能会出现过拟合。 我们有可能会选择提高偏差或方差，来减少模型的整体误差。
如果你正在构建一个‘垃圾邮件分类器’，你会遇到的一个问题是，如何在有限的时间内，让你的‘垃圾邮件分类器’具有高精准度和低错误率。 ?...但我们不知道我们是否真的提升了分类模型的质量。 因此对于’偏斜类’，我们希望有一个不同的’误差度量值’或者不同的’评估度量值’，其中一种评估度量值叫做’查准率（准确率）’和’召回率’ ?...缺点：可能出现’偏斜类’时，误将不好的算法当做好的算法看待（即，’查准率’和’召回率’呈极端情况，可能是正向和反向数据样本分别极端导致，也可能是因为设置的临界值太大或太小导致） 因此，我们能够通过是否具有一个非常低的...’查准率’（同时，具有非常高的’召回率’）或非常低的’召回率’（同时，具有非常高的’查准率’）来判断这个算法是不是一个不好的算法。...虽然我们有很多很多的特征参数，但是如果我们的训练集数量大于参数数量，那么就不太可能过度拟合。由此，我们可以推测出 'J_train(θ)训练集误差’ 可能接近于 'J_test(θ)测试集误差’。
笔者寄语：机器学习中交叉验证的方式是主要的模型评价方法，交叉验证中用到了哪些指标呢？ 交叉验证将数据分为训练数据集、测试数据集，然后通过训练数据集进行训练，通过测试数据集进行测试，验证集进行验证。...所以尽管模型对已有数据运行良好，你并不知道它在其他数据上能运行得怎样。 那怎样才能知道自己的模型是否存在高偏差或是高方差呢？ 一种直接了当的方法就是把数据一分为二：训练集和测试集。...例如把模型在 70% 的数据上做训练，然后用剩下的 30% 数据来测量失误率。如果模型在训练数据和测试数据上都存在着高失误，那这个模型在两组数据都欠拟合，也就是有高偏差。...如果模型在训练集上失误率低，而在测试集上失误率高，这就意味着高方差，也就是模型无法适用于第二组数据。...同理，对于高方差，你可以减少输入特征的数量。如果模型对训练数据过拟合，有可能是你用了太多特征，减少输入特征的数量会使模型对测试或者未来数据更灵活 。
1概念介绍 1.1 过拟合和欠拟合 在机器学习中，我们期望通过训练集来得到在新样本上表现的很好的学习器，找出潜在样本的普遍规律，在训练过程中，可能会出现两种情形： 欠拟合：指对训练样本的一般性质尚未学好...过拟合：学习器把训练样本学得“太好”了的时候，可能把训练样本自身的一些特点当作了所有潜在样本都会具有的一般性质，这样就会导致泛化性能下降。 可以通过下图来辅助理解： ?...值大的模型较为优秀 ? 最好的方法是综合现实情形和 ? 值，引入 ? ，其中参数 ? 是对于查全率的重视程度。 上述叙述了当机器学习模型已经训练完成之后，我们该如何评估模型的好坏。...当出现欠拟合时，偏差高，方差低 当出现过拟合时，方差高，偏差低 3.1 拟合状态与样本规模 首先，无论是过拟合还是欠拟合，由于一个特定的函数对于更多的数据更难以拟合，但是对预测是有利的，所以训练集误差会增加...模型越复杂，学习能力越强，故训练集误差越小。但是对于测试集误差，当它减少到一定程度时，模型可能因为过于复杂而出现过拟合现象，误差反而增大。 ?
在应聘机器学习相关工作岗位时，我们常常会遇到各种各样的机器学习问题和知识点。为了帮助大家对这些知识点进行梳理和理解，以便能够更好地应对机器学习笔试包括面试。...如果我们说“线性回归”模型完美地拟合了训练样本（训练样本误差为零），则下面哪个说法是正确的？** A. 测试样本误差始终为零 B. 测试样本误差不可能为零 C....以上答案都不对 **答案**：C **解析**：根据训练样本误差为零，无法推断测试样本误差是否为零。值得一提是，如果测试样本样本很大，则很可能发生过拟合，模型不具备很好的泛化能力！ **Q5....若模型在训练样本和测试集上都表现的不错，偏差和方差都会比较小，这也是模型比较理想的情况。 Q15. 假如你在训练一个线性回归模型，有下面两句话： 1. 如果数据量较少，容易发生过拟合。 2....再来看第 2 句话，如果假设空间较小，包含的可能的模型就比较少，也就不太可能找到一个模型能够对样本拟合得很好，容易造成高偏差、低方差，即欠拟合。
吴恩达机器学习-6-机器学习的建议 本文中记录的是吴恩达老师对机器学习的建议，包含： 应用机器学习的建议 评估假设 模型选择和交叉验证 方差和偏差诊断 正则化与过拟合问题 应用机器学习的建议 当我们运用训练好了的模型来预测未知数据的时候发现有较大的误差...为了检验算法是否过拟合，将数据集分成训练集和测试集，通常是7：3的比例。关键点是训练集和测试集均要含有各种类型的数据，通常我们要对数据进行“洗牌”，然后再分成训练集和测试集。 ?...当我们在训练集上得到我们的学习模型之后，就需要使用测试集合来检验该模型，有两种不同的方法： 线性回归模型：利用测试数据计算代价函数J 逻辑回归模型： 先利用测试数据计算代价函数J_{test}{(\theta...如果是多项式拟合，x的次数越高，拟合的效果越好，但是相应的预测能力就可能变差。对于过拟合的处理： 丢弃一些不能正确预测的特征。...选择得出交叉验证误差最小的模型 运用步骤3中选出模型对测试集计算得出推广误差 学习曲线 Learning Curves 使用学习曲线来判断某一个学习算法是否处于偏差、方差问题。
有以下几种选择 ①获得更多的训练实例——通常是有效的，但代价较大，下面的方法也可能有效，可考虑先采用下面的几种方法。...测试集评估在通过训练集让我们的模型学习得出其参数后，对测试集运用该模型，我们有两种方式计算误差 ①对于线性回归模型，我们利用测试集数据计算代价函数J ②对于逻辑回归模型，我们除了可以利用测试数据集来计算代价函数外...对于交叉验证集，当d较小时，模型拟合程度低，误差较大；但是随着d的增长，误差呈现先减小后增大的趋势， 转折点是我们的模型开始过拟合训练数据集的时候。 我们如何判断是方差还是偏差呢？如下图所示 ?...学习曲线 学习曲线是一种很好的工具，使用学习曲线来判断某一个学习算法是否处于偏差、方差问题。 学习曲线是将训练集误差和交叉验证集误差作为训练集实例数量（m）的函数绘制的图表。...高偏差，增加数据到训练集不一定能有帮助，学习曲线趋于某一个错误不变。 ? ? 高方差时，增加更多数据到训练集可能可以提高算法效果。 ? ? 7.
今天带来第六周课程的笔记：关于机器学习的建议。...内容包含： 应用机器学习的建议 评估假设 模型选择和交叉验证 方差和偏差诊断 正则化与过拟合问题 应用机器学习的建议 当我们运用训练好了的模型来预测未知数据的时候发现有较大的误差，我们下一步可以做什么...在模型建立的过程中很容易遇到过拟合的问题，那么如何评估模型是否过拟合呢？ 为了检验算法是否过拟合，将数据集分成训练集和测试集，通常是7：3的比例。...当我们在训练集上得到我们的学习模型之后，就需要使用测试集合来检验该模型，有两种不同的方法： 线性回归模型：利用测试数据计算代价函数J 逻辑回归模型： 先利用测试数据计算代价函数Jtest(θ) 在针对每个测试集样本计算误分类的比率...选择得出交叉验证误差最小的模型 运用步骤3中选出模型对测试集计算得出推广误差 学习曲线 Learning Curves 使用学习曲线来判断某一个学习算法是否处于偏差、方差问题。
以癌症分类为例： 我们训练了一个logistic回归模型来预测病人是否得癌症 (y = 1 if cancer, y = 0 otherwise)，我们在测试集上测得误差为1%(即正确诊断率99%)。...但是仔细想想，直接令y = 0真的比我们训练出的模型好吗? 假设我们需要预测一个事实上已经患癌症(y=1)的病人，那么前者完全不可能预测正确，而后者却是有机会预测正确的。...从这个角度看，我们训练得到的模型似乎更好。这也就说明了算法1比算法2的误差小，不一定算法1就好。...情况1和情况2似乎是相互矛盾的，事实上，precision和recall往往是如下关系，并且高阙值对应高precision和低recall；低阙值对应低precision和高recall。 ?...7.4 Data for machine learning 多少数据量对于我们训练学习算法是足够的呢？
在这个过程中,测试误差期望会大于或等于训练误差期望。以下是决定机器 学习算法效果是否好的因素: 1. 降低训练误差 2....容量低的模型可能很难拟合 训练集。容量高的模型可能会过拟合,因为记住了不适用于测试集的训练集性质。...当机器学习算法的容量适合于所执行任务的复杂度和所提供数据的数量时,算 法效果会最佳。容量不足的模型不能解决复杂任务。容量高的模型能够解决复杂的 任务,但是当其容量高于任务时,有可能会过拟合。...我们必须记住虽然更简单的函数更可能泛化(训练误差和测试误差的差距小), 但我们仍然需要选择一个充分复杂的假设以达到低的训练误差。...值得注意的是,具有最优容量的模 型仍然有可能在训练误差和泛化误差之间存在很大的差距。在这种情况下,我们可 以通过收集更多的训练样本来缩小差距。 ?
接下来，就介绍机器学习领域大师吴恩达，对于训练模型的一些建议。 当我以前面试的时候，面试官经常问我的一个问题就是，如果模型效果不好，你会怎么办？ 对此，有很多套路式的回答。...第四点 ：偏差和方差 机器学习模型的误差主要来源于两个方面，偏差和误差。 偏差是指模型在训练集上产生的误差，方差是指模型在验证集上的表现比在训练集上差多少。 举个例子。...现在假设你的训练集包含 100 个样本，其中有一些样本可能被误标记，或者是模棱两可的 （图像非常模糊），所以即使是人类也无法分辨图中是否有一只猫。...这其实不就是低方差（验证集训练集误差差不多），高偏差（训练集效果很差）！这张图也可以很好的解释，为何高偏差问题无法用增大数据规模来解决。 正常情况下，学习曲线图应是图3的样子，即低方差、低偏差。...同理，图5应是高方差，低偏差的例子。 ? 图5 同理，图6是高偏差，高方差的例子。 ? 图6 最后提一点，绘制一个学习曲线的成本可能非常高！
在构建机器学习模型的时候，我们希望尽可能地保持最低的误差。误差的两个主要来源是 bias（偏差）和 variance（方差）。如果成功地将这两者减小了，我们就能构建更加准确的模型。...通常，模型 f^在特定测试集上测试的时候会有一些误差。bias 和 variance 给模型带来的额外误差可以用数学的形式表示出来。为了得到较低的误差，我们需要尽可能将两者保持在各自的最小值。...然而，同样的模型在具有 20 个数据点的验证集中性能很差。所以，模型在训练集中的误差是 0，但是在验证集中的误差特别高。 随着我们增加训练集的大小，模型不再完美地适应训练集了。所以训练误差变得更大了。...目前，我们可以总结如下： 我们的学习算法会遇到这几个问题:高 bias，低 variance，以及对训练数据的欠拟合。 在目前的学习算法下，增加更多的训练样本极不可能得到更好的模型。...对于描述模型有多差的度量指标而言，不可约误差是以下限的形式存在：实际模型不可能比它还低。对于描述模型有多好的度量指标而言，不可约误差是以上限的形式存在：实际模型不可能比它高。
这些问题都会使训练的机器学习模型在真实的预测过程中产生各种误差或者错误。...这一小节，将从一个更高的视角上更加全面的看一下，在机器学习这个领域中，当训练一个模型的时候出现误差，我们应该怎样对其进行分类，这就是偏差和方差的权衡（Bias Variance Trade off），其中偏差为...拟合的这个模型其实就是我们打出去的这些枪，那么此时模型就有可能犯偏差和方差两种错误，所以一般来说当我们训练一个模型的时候，这个模型就会有误差。这个误差通常来源于三个方面。 ?...由于训练的这个算法对于整个数据来说是欠拟合，所以导致模型具有非常高的偏差。...在上一小节中介绍了在评测算法指标的时候需要使用验证集，如果使用train_test_split的话，很有可能训练出来的模型针对测试数据集过拟合； 对于解决方差，还有一种非常重要的手段，这种手段有一个专业术语也就是模型的正则化
方法 元学习（Meta Learning），即“学会去学习”，指的是在多个学习情景上改进学习算法的过程。元学习的目标是设计和训练具有较强适应性和泛化能力的机器学习模型。...现有算法通常使用随机交叉验证进行基准测试。由于随机交叉验证的信息泄漏，模型可能在测试集的性能指标上获得高分。这使得很难衡量所提出的技术是否真正提高了性能。...评估标准必须强制训练集和测试集之间分子骨架的零重叠。低比率的分子/骨架比和高比率的分子/骨架之间的性能差异进一步证明，分子/骨架的高比率划分通常会导致更困难的数据移位和泛化问题。...回归数据集的y轴RMSE误差尽可能低，而分类数据集的y轴准确度尽可能高。图例中的值是置信度误差曲线下的面积 (AUCO)，以方便比较不同方法的不确定性估计。...与其他模型相比，Meta-GAT 的误差显着下降，在平稳前的低置信限处偏差较小，并且在高置信度处给出最低的误差，这对于高风险的药物发现来说是很重要的。
在有监督学习中，通过训练数据得到的模型，需要考察其泛化能力，通常用泛化误差来衡量模型泛化能力的高低。 也可以用测试误差来衡量模型泛化能力，不过测试的样本是有限的(而且难以保证不是有偏的)。...如果模型在多个样本下的训练误差(经验损失)“抖动”比较厉害，则有可能是样本有问题。 最后是偏差，偏差体现了模型对训练数据的拟合能力。...http://www.ebc.cat/2017/02/12/bias-and-variance/ 模型训练不足时，就出现欠拟合(under-fitting)，此时模型的误差主要来自偏差，如果是在分类任务中可能在训练集和测试集上的准确率都非常低...(反过来说就是错误率都很高)；训练模型时用力过猛时就会发生“过拟合” (over-fitting)，在分类任务上可能会出现训练集上准确率高，测试集上准确率低。...; 非线性或者非参数化的算法则常表现出低偏差(bias)高方差(variance)，比如决策树，KNN，SVM； 参考资料： 机器学习，周志华； 统计学习方法，李航； http://scott.fortmann-roe.com
是机器学习流程中至关重要的一步，它可以帮助我们了解模型的优劣，并做出进一步的改进或决策。 本文图片皆引自吴恩达机器学习教学视频，是对视频内容的提炼和总结，本文内容适合正在入门的初学者。...同时具有高方差和高偏差的情况说明模型既没有很好地拟合训练数据，也没有很好地泛化到新数据。 注：训练集的样本数越多，训练误差就越大，因为很难去拟合所有样本。...注：如果模型本身具有高偏差，则无法训练更多的数据。 注：如果模型具有高方差，那么通过获取更多的训练数据，可能是有帮助的。...一般训练数据较多时，为了查看选用模型是否合适，需要先将训练集的一小部分拿出来做训练，观察模型是否具有高方差或者高偏差，便于及时调整策略，而不会浪费计算资源。...注：以罕见疾病诊断为例说明精确率（precision）和召回率（recall）的意义。 高精确率：意味着如果模型诊断出患者有某种疾病，那么患者可能确实患有该病。
这种在训练集和测试集（实际样本）中都表现不好的情况，就叫做欠拟合（Underfitting）。 这通常是因为模型复杂度低引起的（就是菜得很实在）。 而有些模型在训练时表现良好： ?...不管菜到底有几种方式，对于一个机器模型来说，总归是在实际应用里表现不好，发生了泛化误差（Generalization Error）。...而这种误差，可以再次细化为两个方面： 误差（Error） = 偏差（Bias） + 方差（Variance） 偏差与方差 在机器学习领域，偏差（bias）是指模型的预测值相对于真实结果的偏离程度。...对于一个模型来说，偏差反映模型本身的精确度，而方差则衡量模型的稳定性。 ? 如果模型过于简单且参数很少，那么它可能具有高偏差和低方差的特征，也就会造成欠拟合。...而如果模型复杂而具有大量参数，那么它将具有高方差和低偏差的特征，造成过拟合。 看上去，一个好的机器模型就是要同时追求更低的偏差和方差。 但在实际应用中，偏差和方差往往不可兼得。
(偏差和方差是误差的两大来源) 假设你的训练集、开发集和测试集都来自相同的分布。...那么你应该总是试图去获取更多的训练数据，因为这样能只提高性能，对吗？ 机器学习中有两个主要误差来源：偏差和方差。理解它们将有助于你决定是否添加数据，以及其他提高性能的策略。...该分类器同时具有高偏差和高方差(high bias and high variance)：它在训练集上表现很差，因此具有高偏差，它在开发集上表现更差，因此具有高方差。...---- 最后一种情况，你的算法表现如下： 训练集误差率 = 0.5% 开发集误差率 = 1% 该分类器做的很好，它具有低偏差和低方差。恭喜取得这么好的表现。...实际上，增加网络的模型终将导致你会遇到计算问题，因为训练大的模型很慢。你也不可能可以获取无限制的训练数据。 不同的模型架构（例如，不同的神经网络架构）对于你的问题将有不同的偏差/方差。
拟合效果的评估方式 现实中通常由训练误差及测试误差（泛化误差）评估模型的学习程度及泛化能力。 欠拟合时训练误差和测试误差在均较高，随着训练时间及模型复杂度的增加而下降。...它们的误差情况差异如下表所示： 拟合效果的深入分析 对于拟合效果除了通过训练、测试的误差估计其泛化误差及判断拟合程度之外，我们往往还希望了解它为什么具有这样的泛化性能。...当模型欠拟合时：模型准确度不高（高偏差），受训练数据的扰动影响较小（低方差），其泛化误差大主要由高的偏差导致。...当模型过拟合时：模型准确度较高（低偏差），模型容易学习到训练数据扰动的噪音（高方差），其泛化误差大由高的方差导致。 拟合效果的优化方法 可结合交叉验证评估模型的表现，可较准确判断拟合程度。...结合多个模型： 集成学习：如随机森林（bagging法）通过训练样本有放回抽样和随机特征选择训练多个模型，综合决策，可以减少对部分数据/模型的依赖，减少方差及误差； Dropout： 神经网络的前向传播过程中每次按一定的概率
来源 | AI有道（公众号ID：redstonewill） 机器学习是一门理论性和实战性都比较强的技术学科。在应聘机器学习相关工作岗位时，我们常常会遇到各种各样的机器学习问题和知识点。...如果我们说“线性回归”模型完美地拟合了训练样本（训练样本误差为零），则下面哪个说法是正确的？ A. 测试样本误差始终为零 B. 测试样本误差不可能为零 C....以上答案都不对 答案：C 解析：根据训练样本误差为零，无法推断测试样本误差是否为零。值得一提是，如果测试样本样本很大，则很可能发生过拟合，模型不具备很好的泛化能力！ Q5....线性回归具有不同的误差项 B. 线性回归具有相同的误差项 C. 线性回归误差项为零 D. 以上说法都不对 答案：A 解析：异方差性是相对于同方差（Homoskedasticity）而言的。...若模型在训练样本和测试集上都表现的不错，偏差和方差都会比较小，这也是模型比较理想的情况。 Q15. 假如你在训练一个线性回归模型，有下面两句话： 1.
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