1.前言：为什么我们要关心模型的bias和variance？ 大家平常在使用机器学习算法训练模型时，都会划分出测试集，用来测试模型的准确率，以此评估训练出模型的好坏。但是，仅在一份测试集上测试，存在偶然性，测试结果不一定准确。那怎样才能更加客观准确的评估模型呢，很简单，多用几份测试数据进行测试，取多 ...
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2018-09-07 17:59:18
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常见的三种错误： 模型偏差（bias），比如多项式的数据被建模为线性模式；导致的underfit（欠拟合） 变量偏差（Variance），数据的模型有很多维度，这些维度都满足，而且数据量还比较小，这就容易造成overfit（过拟合） 硬性错误（Irreducible Error），这种错误则是由数据... ...
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2018-09-05 13:52:26
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If you are a fan of Harry Potter, you would know the world of magic has its own currency system -- as Hagrid explained it to Harry, "Seventeen silver ...
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2018-09-05 08:59:19
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六、验证数据集与交叉验证 七、偏差方差平衡 偏差方差权衡 Bias Variance Trade off 偏差 Bias 导致偏差的主要原因： 对问题本身的假设不正确！ 如：非线性数据使用线性回归 欠拟合 underfitting 方差 Variance 数据的一点点扰动都会较大的影响模型 通常原因 ...
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2018-08-31 17:20:16
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在概率论和方向统计中，von Mises分布(又称圆正态分布或Tikhonov分布)是圆上的连续概率分布。它近似于包裹正态分布，是正态分布的圆形模拟。 圆上的自由扩散角θ是一个包裹正态分布的随机变量，随时间线性增长的unwarpped variance。另一方面，von Mises分布是调和势中圆上 ...
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2018-08-27 14:14:00
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total: use appkey & secrect variance naming rule 提供沙箱环境 使用api gateway 使用rest(但返回结果包裹了 isp.thread limit:102 内部标准) last but not least : 做基础的api，通过api 构造 ...
从kbmMW v.4.40开始，引入了一个新的非常灵活的授权管理器。 它的目的是为开发人员提供为用户定义资源权限的功能，这是一个可选功能，将现有的授权事件驱动方案内置到kbmMW中，使授权开发任务更容易实现。 据说一张图片值1000字......让我们看看是不是这样： 上述图显示了一个典型的用户如何 ...
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2018-08-17 23:31:45
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If your Neural Network model seems to have high variance, what of the following would be promising things to try? Make the Neural Network deeper N Get ...
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2018-08-16 10:38:13
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误差分析 当我们设计并训练好模型之后，就需要在测试集上进行验证。而当模型在测试集上的效果不佳后，我们就需要从模型在测试集上的误差来源进行分析，进而调整模型。而模型在测试集上的误差主要来自两个方面：偏差（bias）和方差（variance）。 偏差（bias）和方差（variance） 若我们设计的模 ...
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2018-08-15 21:39:35
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