Публикации по теме 'variance'
Компромисс между смещением и дисперсией в машинном обучении для начинающих
Элементы для оптимизации моделей машинного обучения с учителем
Введение
Каждый раз, когда вы будете пытаться создать модель контролируемого машинного обучения ( здесь различные типы моделей машинного обучения), вы должны считаться с компромиссом смещения и дисперсии. Независимо от того, сколько у вас данных или насколько хорошо вы их очищаете и обрабатываете, этот тип компромисса всегда будет. Итак, давайте начнем с объяснения смещения и дисперсии, чтобы лучше понять, как эти два..
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..
Компромисс смещения и дисперсии
Как уменьшить ошибку смещения и дисперсии в вашей модели
В процессе построения модели прогнозирующего машинного обучения мы сталкиваемся с ошибками смещения и отклонения. Компромисс смещения и дисперсии - один из самых популярных компромиссов в машинном обучении. Здесь мы рассмотрим, что такое ошибка смещения и ошибка дисперсии, источники этих ошибок и как вы можете работать, чтобы уменьшить эти ошибки в вашей модели.
Чем машинное обучение отличается от традиционного..
Разложение изменчивости
Эта статья является разделом Линейная регрессия в NutShell .
Есть некоторые метрики, которые необходимо понимать, чтобы определить, являются ли регрессионные модели точными или вводят в заблуждение.
Следовать ошибочной модели — плохая идея, поэтому важно, чтобы вы могли количественно оценить, насколько точна ваша модель. Одним из показателей является дисперсия .
Другие понятия, такие как предвзятость , компромисс между предвзятостью и дисперсией , будут рассмотрены в..
Переоснащение и недообучение в машинном обучении
В этой статье мы узнаем о том, что такое переобучение, недообучение и компромисс смещения.
Давайте возьмем пример класса средней школы, в котором есть 3 типа учеников.
Учащийся А – недостаточно подготовленный – учащийся в классе, который не понимает основных понятий, поэтому очевидно, что он не может сдать экзамен.
Учащийся B – переоснащение – учащийся класса, который выучил наизусть все понятия, но не понимает их до конца. На экзамене, если вопросы будут заданы немного иначе, он..
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: 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..
