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我的意图错误来自哪里?

你的意图错误来自于对我的能力和知识范围的过高期望。作为一个AI助手,我可以提供广泛的知识和帮助,但不可能在所有领域都成为专家。我可以回答关于云计算、编程语言、开发过程等方面的问题,但对于其他领域的问题,我可能无法给出完善和全面的答案。如果你有关于云计算的具体问题,我会尽力帮助你解答。

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笔记|李宏毅老师机器学习课程,视频5错误来自哪里

视频5:错误来自哪里 一、Error来自哪里? 引子:视频3有一张图片 ? 我们发现,测试集上测试时,越复杂model并不总是带来好模型性能。那么,这些错误来自哪里呢?...Error来自“bias”和“variance”。 为什么要研究错误来源?研究和分析它,是为了帮助我们更好做模型设计。 bias和variance组合,可以形成如下四种情况,如图所示: ?...我们所希望模型,能够满足低Bias和低Variance,以打靶为例,靶心是目标,也就是我们理想函数,我们所希望模型,就是不仅瞄准,还很稳。...通过这个图,我们可以获得这些认知: 1)如果模型欠拟合,意味着有大偏差 2)如果模型过拟合,可能是有大方差 对于大偏差,重新设计模型: 1)考虑更多特征 2)设计更加复杂模型 对于大方差,重新设计模型...二、模型选择 错误源自Bias和Variance,因此,设计模型时候要对这两者进行一个平衡,保证总误差最小化。 三、交叉验证 利用交叉验证思想去选择最佳模型。 如下图所示: ?

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