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我的人工智慧之旅——概率統計基礎(更新中)

偏差體現的是,學習演算法的期望預測與真實結果的偏離程度。通常出現在欠擬合的情況下。

方差體現的是,同樣大小的訓練集的變動所導致的學習效能的變化。通常出現在過擬合的情況下。訓練效果不錯,但測試效果不好。

數學期望,即平均值。公式為\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i

方差是指,每個樣本值與全體樣本值的平均數之差的平方值的平均數。公式為\frac{1}{n}\sum _{i=1}^{n}\left ( f(x_i)- \bar{x}\right )^2

均方差即為標準差,是方差的算術平方根。公式為\sqrt{\frac{1}{n}\sum _{i=1}^{n}\left ( f(x_i)- \bar{x}\right )^2}

均方誤差,與均方差一字之差,但卻與方差相近,將\bar{x}換成了y_i,其公式為\frac{1}{n}\sum _{i=1}^{n}\left ( f(x_i)- y_i\right )^2