准：bias描述的是根据样本拟合出的模型的输出预测结果的期望与样本真实结果的差距，简单讲，就是在样本上拟合的好不好。要想在bias上表现好，lowbias，就得复杂化模型，增加模型的参数，但这样容易过拟合(overfitting)，过拟合对应上图是highvariance，点很分散。lowbias对应就是点都打在靶心附...

原文地址：https://www.cnblogs.com/huangyc/p/9686107.html1.基本概念2.欠拟合和过拟合2.1学习曲线2.2复杂程曲线3.如何解决欠拟合和过拟合3.1解决欠拟合3.2解决过拟合 回到顶部偏差：偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度,即刻画了学习算法本身的拟...

本文根据水库中蓄水标线(waterlevel)使用正则化的线性回归模型预水流量(waterflowingoutofdam)，然后debug学习算法以及讨论偏差和方差对该线性回归模型的影响。 ①可视化数据集本作业的数据集分成三部分：ⓐ训练集(trainingset)，样本矩阵(训练集)：X，结果标签(label...