Variance

岭回归和Lasso回归

说到误差，就必须考虑其来源：模型误差=偏差（Bias）+方差（Variance）+数据本身的误差。
Joker_sir5·2018-09-18 15:17

偏差(Bias)和方差(Variance)——机器学习中的模型选择

模型性能的度量在监督学习中，已知样本$(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_n,y_n)$，要求拟合出一个模型（函数）$\hat{f}$，其预测值$\hat{f}(x)$与样本实际值$y$的误差最小。考虑到样本数据其实是采样，$y$并不是真实值本身，假设真实模型（函数）是$f$，则采样值$y=f(x)+\varepsilon$，其中$\varepsilon$代表噪音，其均值为0，方
x_iunknown·2018-09-18 00:00

07 pandas DataFrame - 相关系数与协方差、去重、计数、成员资格

协方差(Convariance，COV)：反应了两个样本之间的相互关系和关联程度。
白尔摩斯·2018-09-17 16:33

神经网络正则化(1)：L1/L2正则化

转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35893078在神经网络出现highvariance也就是overfitting的时候，regularization(正则化)是一个很常用的方法
witsmakemen·2018-09-14 16:12

机器学习与深度学习系列连载： 第一部分 机器学习（四）误差分析（Bias and Variance）和模型调优

1.误差分析（BiasandVariance）当我们以非常复杂的模型去进行测试的时候，可能得到的结果并不理想影响结果的主要有两个因素：Bias偏差、Variance方差Bias偏差在这里，我们定义偏差是指与目标结果的偏移量
人工智能插班生·2018-09-13 09:55

机器学习的基本原理

要学习机器学习，首先得想明白机器学习为啥是可信的，下面就介绍几个我个人认为的机器学习的基础原理：Hoaffding定理：机器学习泛化误差上界bias&variance&error：模型预测误差的成分NoFreeLunchTheorem
SrdLaplaceGua·2018-09-11 16:27

简述树模型之决策树、随机森林、xgboost

损失函数先介绍一下损失函数的概念，它被广泛用做构造树时调整树形和衡量模型性能的标准，主要涉及两个概念：1）方差(variance)：某一模型对不同测试集的预测结果波动程度；2）偏差(bias)：某次预测结果与实际数据的差
小码弟·2018-09-03 21:56

机器学习的100道练习题

A.剔除所有的共线性变量B.剔除共线性变量中的一个C.通过计算方差膨胀因子（VarianceInflationFactor，VIF）来检查共线性程度，并采取相应措施D.删除相关变量可能会有信息损失，我们可以不删除相关变量
JH_Zhai·2018-08-25 01:26

GBDT与RF的区别

首先，GBDT和RF都是集成方法中的经典模型，我们需要弄清楚下面几个问题：1、GBDT是采用boosing方法，RF采用的是baggging方法2、bias和variance是解释模型泛化性能的，其实还有噪声然后
沉迷刷题·2018-08-22 09:30

Practical aspects of deep learning

IfyourNeuralNetworkmodelseemstohavehighvariance,whatofthefollowingwouldbepromisingthingstotry?
蠢材少年·2018-08-16 05:00

特征工程之特征选择（一）

1、FilterMethod1.1方差(Variance)选择法方差：在概率学里，方差是衡量随机变量或一组数据的离散程度，值越大，离散程度越大。
GaryCV·2018-08-10 17:31

特征选择 (feature_selection)

/894692.html特征选择(feature_selection)目录特征选择(feature_selection)Filter1.移除低方差的特征(Removingfeatureswithlowvariance
青松愉快·2018-08-04 11:57

ceres-solver无脑搞定协方差小技巧

ceres-solver中提供了CovarianceEstimation方法类，用于得到最优解的协方差。理论我就不多写了，省得论文查重过不了。。总的来说调用很简单。比如pose的协方差如何得到呢？
范帝楷·2018-08-02 20:17

机器学习-Bias-Variance

对Bias和Variance的来源的解释Bias：来源于训练集中没有的，测试集中存在的data产生的。
gao8658·2018-08-01 00:00

【机器学习】WTF是偏差 - 方差权衡吗？

课后无意中听到：“Bias-VarianceTradeoff听起来不像历史纪录片中的条约名称吗？”好吧，这很公平......但它也是有监督的机器学习和预测建模理解的最重要的概念之一。
ChenVast·2018-07-30 11:26

方差-偏差-噪声的理解

预测误差,或者说泛化误差(generalizationerror)可以分解为三个部分:偏差(bias)方差(variance)噪声(noise)在估计学习算法性能的过程中,我们主要关注偏差与方差.因为噪声属于不可约减的误差
Mr_XiaoZ·2018-07-26 21:03

机器学习之方差与偏差（bias-variance）

偏差-方差分解（bias-variancedecomposition）就是解释学习算法泛化性能的一种重要工具。原理偏差、方差与噪声的含义偏差：度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，即刻画了学习
jiayk2016·2018-07-26 20:24

matlab预测ARMA-GARCH 条件均值和方差模型

nasdaq=DataTable.NASDAQ;r=price2ret(nasdaq);N=length(r);model=arima('ARLags'1,'Variance',garch(1,1),.
weixin_34320724·2018-07-26 18:00

Bias和Variance

有监督学习中，预测误差的来源主要有两部分，分别为bias与variance，模型的性能取决于bias与variance的tradeoff，理解bias与variance有助于我们诊断模型的错误，避免over-fitting
UlissesJr·2018-07-21 18:31

CVPR 2018 目标检测（Object Detection）总览

group_id=1https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/80784147《AnAnalysisofScaleInvarianceinObjectDetection-SNIP
阿木寺·2018-07-21 00:00

深入理解偏差和方差

1.偏差和方差了解导致偏差(bias)和方差(Variance)的不同误差源有助于我们改进数据的拟合过程，从而产生更准确的模型。我们以三种方式定义偏差和方差：概念、图形和数学。
Jadelyw·2018-07-17 19:59

Andrew Ng机器学习笔记（六）

DecidingwhattotrynextEvaluatingahypothesis:ModelSelectionandTrain_Valid_TestSetsDiagonosingBiasvs.VarienceRegularizationandBias_Variance
Hyaloidz·2018-07-17 17:48

【转】SAP PPV - Purchasing Price Variance

SAPPPV-PurchasingPriceVariancehttps://blogs.sap.com/2015/07/01/ppv-purchasing-price-variance/OverviewAimofthisdocumentistoshowhowpricevarianceiscalculatedinacontextofstandardcost.Standardcost
城市中迷途小书童·2018-07-13 16:34

2018-07-12课程笔记(2):DIMENTION REDUCTION

方法：找出最能体现数据(variance)的数据。
Haohao_95·2018-07-12 20:22

马科维茨投资组合理论总结

主要贡献：发展了一个在不确定条件下严格陈述的可操作的选择资产组合理论：均值方差方法Mean-Variancemethodology.主要思想：Markowitz把投资组合的价格变化视为随机变量，以它的均值来衡量收益
hellolijunshy·2018-07-08 12:45

常用概念及其物理意义

#1.统计、概率##1.1方差（Variance）统计中：样本方差指样本中各个数据与样本均值的差的平方和的平均数；概率中：方差用来
changshen_xu·2018-07-08 10:14

常用概念及其物理意义

#1.统计、概率##1.1方差（Variance）统计中：样本方差指样本中各个数据与样本均值的差的平方和的平均数；概率中：方差用来
changshen_xu·2018-07-08 10:14

十四周作业 Anscombe's quartet

You’llfindoutinthisexercise.输出part1foreachofthefourdatasetscomputethemeanandvarianceofbothxandycomputecorrelationc
ClusterCharge·2018-07-06 18:45

数据预处理9种方法-sklearn.preprocessing

本文总结的是我们大家在python中常见的数据预处理方法，以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍;1.标准化（StandardizationorMeanRemovalandVarianceScaling
机器人X·2018-07-01 18:32

ROI Pooling的相关理解及Fast R-CNN与R-CNN的简单对比

在CNN中，Pooling层的作用主要有两个：引入invariance，包括translation-invariance，rotation-invariance，scale-invariance。
Kaami·2018-06-29 15:52

Xgboost调参--针对过拟合和非平衡数据

理解Bias-Variancetradeoff(先说一下tradeoff的意思：就是折中的意思，这里是说)如果你上过机器学习或者统计学课程，这是一个非常重要的概念。
凝眸伏笔·2018-06-26 19:31

机器学习小tricks

增加特征，增加模型的复杂度3.variance和bias有什么区别？
李志强1990·2018-06-22 14:13

Deep learning：二(Multivariance Linear Regression练习)

练习及数据来源：http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc=exercises/ex3/ex3.html一.练习要求：1.对数据进行尺度变换预处理2.编写代码实现梯度下降求解theta3.利用损失函数J求合适的学习率（并绘图）4.编写代码实现正规方程求theta二.实验结
Chanon_Lee·2018-06-14 19:14

数据分析习题Python

ipython-notebooks-lecture/blob/master/Exercises.ipynbPart1Foreachofthefourdatasets...ComputethemeanandvarianceofbothxandyComput
Schnee_Cy·2018-06-11 18:29

数据挖掘 特征工程知识点总结

fromsklearn.feature_selectionimportVarianceThresholdsel=VarianceThreshold(threshold=0.9)sel.fit_transform
Bo_hemian_b33d·2018-05-31 16:04

An Analysis of Scale Invariance in Object Detection – SNIP [CVPR2018]

简介这篇文章分析了小尺度与预训练模型尺度之间的关系,并且提出了一个和CascadeR-CNN有异曲同工之妙的中心思想:要让输入分布接近模型预训练的分布(本文主要探讨尺度的分布不一致带来的问题).之后利用分析的结论,提出了一个多尺度训练(MST)的升级版:ScaleNormalizationforImagePyramids(SNIP).先简单来介绍一下SNIP这个paper做的事情。在CNN中，我们
女王の专属领地·2018-05-25 14:35

2018 2D目标检测论文跟踪

NunoVasconcelosRelationNetworkforObjectDetection,HanHu,JiayuanGu,ZhengZhang,JifengDai,YichenWeiAnAnalysisofScaleInvarianceinObject
女王の专属领地·2018-05-25 13:48

机器学习中样本数据预处理

特征缩放X_norm=(X-X_min)/(X_max-X_min)lambdax:(x-x.min())/(x.max()-x.min())特征标准化Gaussianwithzeromeanandunitvariance.z
Shingle_·2018-05-22 00:56

LDA （Linear Discriminate Analysis）Fisher Criteria

之前说到的PCA，它主要的目的是寻找数据variance变化最大的轴。通过删去数据中variance变化不大的轴来压缩数据的维数。
goodshot·2018-05-19 21:38

【机器学习】如何对抗过拟合（交叉验证与正则化）

博客链接：欠拟合与过拟合拟合、欠拟合与过拟合在训练模型时，涉及到选择与比较不同的模型在训练集和测试集的预测结果这里有Bias（偏差）与Variance（方差）拟合：抓住主要特征，主要规律，主要趋势，可用于同一总体的其他采样样本的结果预测
Daycym·2018-05-14 15:30

【机器学习】如何对抗过拟合（交叉验证与正则化）

博客链接：欠拟合与过拟合拟合、欠拟合与过拟合在训练模型时，涉及到选择与比较不同的模型在训练集和测试集的预测结果这里有Bias（偏差）与Variance（方差）拟合：抓住主要特征，主要规律，主要趋势，可用于同一总体的其他采样样本的结果预测
Daycym·2018-05-14 15:30

神奇的深度迁移学习DDC：Deep Domain Confusion: Maximizing for Domain Invariance

1、简介数据样本不够怎么使用深度学习？大家第一时间想到的肯定是微调已经训练好的模型，像VGG、Inception、Resnet这样的模型，但是有时我们可能会发现，有时微调后的效果并不是很好，可能会需要微调好多层才能得到较好的效果，但是这往往需要大量的样本，但当我们仅有少量或没有带标注的数据时，我们就无法有效的通过微调网络来实现对新样本的识别。存在这一问题的主要原因是源数据与目标数据之间的分布情况不
看_这是一群菜鸟·2018-05-10 15:01

Python 随笔（1）类的编写,以高斯模板为例

classGaussTemplate:#l类的定义def__init__(self,size,variance):#初始化函数self.size=sizeself.variance=variancedefcalculate
忠新君·2018-04-30 13:38

机器学习中的方差和偏差

感兴趣的，可以先看看理解Bias与Variance之间的权衡机器学习速成课（part4）–偏差和方差困境概念&意义    为什么需要理解方差和偏差？    偏差和方差是机器学习非常重要的概念。    
aturbofly·2018-04-23 23:01

python在机器学习中的使用之一--数据预处理

1.Standardization,ormeanremovalandvariancescalingscale方法将数据进行了简单快速的标准化：每列的均值为0，每列的方差为1。
chenxli23·2018-04-23 16:01

【Learning Notes】PLDA（Probabilistic Linear Discriminant Analysis）

学者从不同的动机出发，提出了多种PLDA算法，文献[2]在统一的框架下比较了三种PLDA算法变种（standard[3,6],simplified[4],two-covariance[5,8]），并在说话人识别任务上比较了它们的性能差异
MoussaTintin·2018-04-21 23:15

目标检测论文阅读：An Analysis of Scale Invariance in Object Detection – SNIP

AnAnalysisofScaleInvarianceinObjectDetection–SNIP1.Background&RelatedWork2.探究性实验3.IPN与SNIP5/25更新：关于对第一个实验的一些理解
littleYii·2018-04-21 17:49

机器学习中的偏差与方差

回归(Regression)模型中衡量一个模型的好坏可以用偏差(Bias)和方差(Variance)两个指标，两个指标的不同情况对应：高偏差、低方差欠拟合()偏差、方差适中刚好低偏差、高方差过拟合方差：
copy之歌·2018-04-21 10:23

案例一、估计房屋价格

importnumpyasnpfromsklearn.treeimportDecisionTreeRegressorfromsklearn.ensembleimportAdaBoostRegressorfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.metricsimportmean_squared_error,explained_variance_score
jin__9981·2018-04-19 15:10

斯坦福公开课《机器学习》笔记3——过拟合、避免过拟合的损失函数

1.过拟合（overfitting）1）定义过拟合：如果有很多特征变量，则训练出来的假设函数模型会对训练样本拟合的很好，但是对于新加入的数据，假设函数模型不能拟合的很好，又称为HighVariance。
IceBear6·2018-04-16 22:20
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