Публикации по теме 'bias-variance-tradeoff'
Не будьте предвзяты по отношению к своей модели — история компромисса между предвзятостью и дисперсией.
Введение
Одной из главных проблем в машинном обучении является наличие глубоких знаний об анализе ошибок. Оставив в стороне черный ящик, которым могут быть параметры модели, важно заглянуть под капот и увидеть, как они на самом деле работают.
Одной из ключевых метрик в машинном обучении является компромисс между смещением и дисперсией. Понимание этой концепции полезно; это может помочь вам написать лучшие алгоритмы обучения и избежать нескольких распространенных ошибок.
В этом..
Поиск правильной сложности модели с помощью регуляризации
Понимание компромисса смещения и дисперсии и того, как достичь баланса между ними, используя методы регуляризации усадки.
В обычной модели линейной регрессии мы пытаемся предсказать переменную отклика, подгоняя все предикторы к линейному уравнению следующим образом:
В приведенном выше уравнении мы пытаемся предсказать Y, используя два предиктора X1 и X2, где β1 и β2 — коэффициенты, помогающие оценить влияние предиктора на переменную отклика Y. Здесь ε — неустранимая ошибка,..
Преодоление предвзятости и дисперсии в машинном обучении
Руководство для начинающих, посвященное размышлениям о выборе модели и настройке гиперпараметров.
При запуске проекта машинного обучения не всегда легко понять, какую модель выбрать, особенно если вы новичок в этой области. В этом посте мы рассмотрим несколько общих соображений, которые вы должны учитывать при запуске проекта.
Выберите модель с правильным типом прогноза:
Выбор модели машинного обучения с правильным типом вывода может показаться очевидным, но это важный первый шаг в..
Компромисс смещения и дисперсии
Знакомство с этой известной концепцией и ее влиянием на модели машинного обучения
Компромисс между смещением и дисперсией является фундаментальной и широко обсуждаемой концепцией в области науки о данных. Понимание компромисса смещения и дисперсии необходимо для разработки точных и надежных моделей машинного обучения, поскольку это может помочь нам оптимизировать производительность модели и избежать распространенных ошибок, таких как недообучение и переоснащение.
Прежде чем дать..
Смещение — Компромисс дисперсии
В этой статье рассматривается содержание, обсуждаемое в модуле Методы регуляризации курса Глубокое обучение , и все изображения взяты из одного и того же модуля.
Смещение – компромисс между дисперсией:
Допустим, у нас есть данные об игрушках, и ниже представлено их представление:
Мы знаем, что между вводом 'x' и выводом 'y' существует некоторая истинная связь, которую мы не знаем на практике, но для приведенного выше случая, поскольку мы взяли данные об игрушках от самих..
Смещение против дисперсии — Компромисс
Компромисс смещения и дисперсии — это распространенная проблема машинного обучения, о которой говорили. Что на самом деле такое предвзятость и дисперсия? Что вызывает это? И как мы можем справиться с обменом?
Всякий раз, когда мы говорим о прогнозировании машинного обучения, важно понимать два разных типа ошибок прогнозирования (смещение и дисперсия). Существует компромисс между способностью модели минимизировать систематическую ошибку и дисперсию.
Что такое предвзятость?..
Компромисс смещения и дисперсии: разложение ошибок и моделирование
В Интернете есть много статей о компромиссе смещения и дисперсии. Обычно хорошо объясняется, что это связано со сложностью модели и недостаточным / переобучением, и вы обычно найдете иллюстрацию, подобную следующей:
Если вам повезет, вы также найдете такую формулу:
Однако это как раз та часть, которую обычно забивают. Даже некоторые профессионалы не могут ответить на некоторые или все эти вопросы:
Как определяются все части этого уравнения? Как перейти от левой части..
