Публикации по теме 'bias-variance-tradeoff'
«В поисках баланса: предвзятость и вариативность в машинном обучении и аналогия с гольфом»
Темы, которые мы собираемся обсудить.
что
Предвзятость дисперсия переоснащение недооснащение компромисс дисперсии смещения декомпозиция дисперсии смещения
Скрытая правда
Чтобы понять компромисс между предвзятостью и дисперсией, давайте начнем с приведенного вами примера. У вас есть набор данных, состоящий из CGPA, IQ и LPA (зарплаты) 1000 студентов колледжа. Ваша цель — построить модель машинного обучения, которая может прогнозировать LPA данного учащегося на основе их..
Статистическая погрешность
Эта статья предполагает знание базовой статистики
Типы статистических ошибок
Предубеждения существуют в каждом аспекте нашего общества. Мы склонны искать информацию, которая соответствует тому, во что мы верим, нашим взглядам или тому, что нам нравится. Это так же естественно, как влечение к одним вещам и отсутствие влечения к другим. В профессиональной среде важно знать об этих предубеждениях, распознавать их, прежде чем приступить к столкновению.
В статистике предубеждения..
Ошибка обобщения в машинном обучении (смещение против дисперсии)
Фундаментальной целью машинного обучения является обобщение: возможность делать выводы о невидимых данных из конечных обучающих примеров. Поэтому методы количественной оценки ошибки обобщения имеют решающее значение для оценки эффективности любого подхода к машинному обучению. В обучении с учителем мы делаем предположение, что существует отображение f между признаками и метками. мы можем выразить это как y=f(x). f, показанное здесь красным цветом, — это неизвестная функция, которую вы..
Давайте узнаем: методы Bagging и Boosting Ensemble
Это мой шанс простыми словами изложить мое понимание тем машинного обучения. Я надеюсь создать серию блогов, которые подробно расскажут о методах ансамбля. Этот пост будет вводным в серию.
В этом посте мы рассмотрим:
1. основы ансамблевого метода
2. виды ансамблевых методов
3. введение в упаковку и бустинг
4. предвзятость и дисперсия
Я заметил несколько сообщений о методах ансамбля для методов классификации. Итак, давайте посмотрим на ансамблевые методы для регрессионных моделей..
Компромисс смещения и дисперсии
Компромисс смещения и дисперсии
Конечная цель моделей машинного обучения - делать надежные прогнозы на основе новых, неизвестных данных. С этой целью мы хотим, чтобы наш алгоритм фиксировал отношения в существующих данных и реплицировал их среди новых записей. В то же время мы не хотим, чтобы у нашего алгоритма были, скажем, предрассудки из-за данных, на которых он обучался.
В первом случае мы пытаемся уменьшить смещение нашей модели, которое представляет собой разницу между средним..
Серия вопросов для интервью по науке о данных: один вопрос в день, чтобы добиться успеха на собеседовании — День 2
Введение:
Добро пожаловать в «Серию вопросов для интервью по науке о данных» — ежедневное путешествие, созданное для того, чтобы предоставить начинающим специалистам по данным инструменты, позволяющие уверенно решать даже самые сложные вопросы на собеседовании. С каждым днем мы будем углубляться в новый вопрос, анализировать основную концепцию и предоставлять реальные примеры из реальной жизни, чтобы укрепить ваше понимание.
День 2. Изучение компромисса между предвзятостью и..
Компромисс смещения и дисперсии
Каждый энтузиаст машинного обучения или любой, кто ищет работу в этом секторе, наверняка слышал об этом термине либо в интервью, либо где-то читал. Что такое компромисс смещения и дисперсии?
Теперь не волнуйтесь, эта статья поможет вам и может в значительной степени развеять ваши сомнения. Итак, давайте погрузимся и поймем, что это такое.
Что такое смещение? Смещение – это разница между значениями, предсказанными нашей моделью машинного обучения, и правильными значениями. Если..
