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观察各个误差之间的差距 (1. 确定各个误差指标 (最高准确率:贝叶斯误差(Bayes Error)
理论上最高的准确率,因为输入特征可能无法包含…
观察各个误差之间的差距
1. 确定各个误差指标
最高准确率:贝叶斯误差(Bayes Error)
理论上最高的准确率,因为输入特征可能无法包含输出变量的完整信息,或是因为系统可能本质上是随机的
对比准确率:Human Error(人类误差),训练数据来源?
因为数据一般由人标记,所以准确率一般不超过这个或者超过后很难提高
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Train-dev set error:
- 当dev set和train set来自不同的数据分布时,为了排除数据分布对判断bias或variance的影响,从训练集生成一个train-dev set,和dev set一样的作用,但是和train set一样的分布
- 例如:train set图片因来自网络所以较清楚,dev set图片因来自手机拍照较模糊
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Real word set error:
从实际应用数据中算出
2. 对比各误差之间差值,得出结果
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相关概念
容量
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例子
模型是3次多项式构成的函数,那么它拟合函数的能力有:一次函数(w3,w2=0)、二次函数(w3=0)、三次函数(w1,2,3≠0)
$$y=w_{3}x^3+w_{2}x^2+w_{1}x+b $$
假设空间
描述
模型属于由输入空间到输出空间的映射的集合,这个集合就是假设空间(hypothesis space)
奥卡姆剃刀
在同样能够解释已知观察现象的假设中,我们应该挑选“最简单”的那个