Публикации по теме 'bias-variance-tradeoff'
Ридж, лассо и регрессия эластичной сети
В этой статье мы откажемся от часто используемого алгоритма линейной регрессии и попытаемся изучить некоторые другие альтернативы регрессии, а именно лассо, гребень и эластичные сети . К концу статьи у вас будет хорошее представление о различиях и работе трех вышеупомянутых алгоритмов, их приложениях в задачах машинного обучения и о том, когда что использовать.
Компромисс между смещением и дисперсией:
При обучении и тестировании наших моделей машинного обучения мы часто сталкиваемся..
В центре внимания компромисс между предвзятостью и дисперсией
Почему больше данных не всегда лучше
TL;DR Компромисс между смещением и дисперсией объясняет, почему меньшие модели с меньшим количеством параметров для обучения могут быть лучше.
Интуитивно понятно, что чем больше данных, тем лучше. Модель, обученная на большем количестве данных, должна быть более точной, чем модель, обученная на меньшем количестве данных, верно? Оказывается, ситуация сложнее. Больше данных может означать больше примеров или больше параметров. И десятилетиями..
Оптимизация производительности модели за счет компромисса смещения и дисперсии: стратегии для точного и надежного…
В этой статье мы исследуем критические концепции систематической ошибки и дисперсии, их влияние на производительность модели и эффективные стратегии для получения точных и надежных прогнозов. Важно найти правильный баланс между простотой и сложностью, чтобы создавать модели, которые…
Прекратите использовать одно и то же изображение в компромиссе между смещением и дисперсией. Объяснение
Это будет короткий 1-минутный пост с моими мыслями о том, что мы не должны использовать следующее изображение при объяснении или изучении компромисса смещения и дисперсии.
Недавно во время чтения лекций в Университете Миддлсекс в Дубае мне задали вопрос о компромиссе смещения и дисперсии. Один из студентов не совсем понял, как перейти от картинки А к картинке Б:
Он пытался понять концепцию, читая несколько руководств и видео. Он видел 4-прицельную картинку почти в каждом посте,..
Компромисс смещения и дисперсии
В этом посте мы объясним компромисс смещения и дисперсии, фундаментальную концепцию машинного обучения, и покажем, что это означает на практике. Мы покажем, что среднеквадратичная ошибка невидимой (тестовой) точки является результатом двух конкурирующих сил (смещение / дисперсия) и внутреннего шума самой проблемы.
Мотивация
В учебниках по машинному обучению мы часто видим изображение ниже, описывающее ошибку обобщения (теста) и ее связь со сложностью модели. Ошибка обобщения..
Почему при моделировании важно знать компромисс между дисперсией смещения?
Смещение и дисперсия являются частью ошибок прогнозирования модели. Модель с высоким смещением уделяет очень мало внимания обучающим данным и чрезмерно упрощает модель, что приводит к недообучению. Модель с высокой дисперсией уделяет большое внимание обучающим данным и плохо обобщает невидимые данные, что приводит к переоснащению.
Компромисс смещения и дисперсии — ключевая концепция машинного обучения, объясняющая взаимосвязь между сложностью модели и ее способностью обобщать невидимые..
Смещение, дисперсия и компромисс
Что такое предвзятость?
Смещение – это склонность алгоритма последовательно изучать неправильный шаблон, не принимая во внимание всю информацию в данных ( недостаточное соответствие ).
Предвзятость используется, чтобы позволить модели машинного обучения учиться упрощенным способом. В идеале самая простая модель, которая может изучить весь набор данных и правильно предсказать его, является лучшей моделью. Следовательно, в модель вводится смещение с целью достижения максимально..
