2020年5月2日

final 3

摘要: 1. Bias-Variance Decomposition bias:模型真实值与预测值之间的差距(模型本身问题) variance:由于训练数据不同导致的误差 2. stability variance小,bias大的模型 同一个数据集产生两个set,同一个training algorithm对 阅读全文

posted @ 2020-05-02 14:28 Eleni 阅读(239) 评论(0) 推荐(0) 编辑

final 2

摘要: 1. inductive bias: 模型由于假定好的限制,不能跟真实的模型足够接近 如linear regression:假设target function是线性的;使用尽可能减小MSE来作为优化方向 nearest neighbor:假设function不能由一个简单的线性或非线性的functi 阅读全文

posted @ 2020-05-02 10:19 Eleni 阅读(344) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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