诸神缄默不语-个人CSDN博文目录本文会介绍over-parametrized（过参数化）、doubledescent、bias-variancetrade-off概念。主要是我在看Lora论文的过程中看到了“over-parametrized”这个概念，所以写一篇关于这个概念的博文。文章目录1.over-parametrized2.doubledesce

 在神经网络中，噪声指的是数据或模型中的随机扰动或不准确性，这些扰动可以影响模型的训练和预测结果。噪声：表达了在当前任务上学习算法所能达到的期望泛化误差的下界（即模型学习的上限），即刻画了学习问题本身的难度。不可控的错误很难避免，这被称为不可约偏差(irreducibleerror)

importpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.decompositionimportPCAfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier,RandomForestRegressorfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,mean_squared_error,mean_abso

python计算list的方差 importnumpyasnp#假设我们有一个包含数值的列表data=[1,2,3,4,5]#计算均值mean=np.mean(data)#计算方差variance=np.var(data)#这将使用默认的N-1作为分母（样本方差）#如果你想要总体方差（使用N作为分母），可以传入ddof=0#var

偏差：是指一个模型的在不同训练集上的平均性能和最优模型的差异。偏差可以用来衡量一个模型的拟合能力。偏差越大，预测值平均性能越偏离最优模型。偏差衡量模型的预测能力，对象是一个在不同训练集上模型，形容这个模型平均性能对最优模型的预测能力。方差：（variance）描述的是一个模型在

var()函数用于计算DataFrame或Series中数值型数据的方差。方差是衡量数据分散程度的一种统计量，它是各个数据与整个数据集平均值之差的平方的平均值。下面是一个示例，说明如何使用var()函数：importpandasaspd#创建一个DataFramedata={'A':[1,2,3,4,5

偏差，方差注意到，几乎所有机器学习从业人员都期望深刻理解偏差和方差，这两个概念易学难精，即使自己认为已经理解了偏差和方差的基本概念，却总有一些意想不到的新东西出现。关于深度学习的误差问题，另一个趋势是对偏差和方差的权衡研究甚浅，可能听说过这两个概念，但深度学习的误差很少权衡

数据来源:从这篇博客中借用下，百度云网页端居然可以直接下载文件了，稀奇数据已经分享在百度云：客户年消费数据密码：lehv该份数据中包含客户id和客户6种商品的年消费额，共有440个样本分析过程：用python和R做个简单的PCA分析，顺便比较下结果是不是一致numpy计算结果：importnumpy

题目描述给你两个长度为\(n\)的序列\(a\)和\(b\)，让你选\(n\)个\(c_i\in[a_i,b_i]\)，使得\(\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n(c_i-\overlinec)^2\)最大。具体思路首先我们从方差的定义出发，方差代表了数据的波动程度，公式为：$$s^2=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n(a_i-\overline

1.可视化相关：2.交叉验证：（提分技巧之一）k折交叉验证k-foldcrossvalidation 首先随机地将数据集切分为k个互不相交的大小相同的子集； 然后将k-1个子集当成训练集训练模型，剩下的(heldout)一个子集当测试集测试模型； 将上一步对可能的k种选择重复进行(每次挑一个不

Bray-Curtis是一种用于测量两个样本之间差异的距离度量。它通常用于生态学研究中，用于比较不同样本中物种组成的相似性。主坐标分析是一种降维技术，它通过将高维数据投影到低维空间来简化数据。在这个过程中，数据的一些变异会被保留下来，而另一些变异则会被丢弃。第一个主坐标解释了

bias（偏差：指同一个点的训练数据的预测值与正确值间的偏离程度）variance（方差：指同一个点的训练数据的预测值的离散程度） 一般情况下，模型需要在bias和variance之间取得一个平衡。bias小的模型，variance一般大；variance小的模型，bias一般大。更好的理解bias和variance的关系能够帮助我们

Thevarianceofastringisdefinedasthelargestdifferencebetweenthenumberofoccurrencesofany2characterspresentinthestring.Notethetwochara

knitr::opts_chunk$set(echo=TRUE)看了蛮久的，各种各样的说法，把不同的阐述分别写下，以供自己参考Hastie-《统计学习导论》《ISLR》是Hastie写的基于R的统计学习教材，网上有

Baggging和Boosting都是模型融合的方法，可以将弱分类器融合之后形成一个强分类器，而且融合之后的效果会比最好的弱分类器更好。 Bagging:先介绍Bagging方法：Bagging即套袋法，

偏差-方差权衡”是ML/AI中被经常提到的一个流行概念。我们这里用一个直观的公式来对它进行解释:MSE=Bias²+Variance本文的目的并不是要证明这个公式，而是将他作为

Standarddeviation  Bessel'scorrection贝塞尔校正  为什么样本方差（samplevariance）的分母是n-1？非常好的问题，探索这个问题的答案，不仅能更好的了解自己和

在精算科学和保险费率制定中，考虑到风险敞口可能是一场噩梦。不知何故，简单的结果是因为计算起来更加复杂，只是因为我们必须考虑到暴露是一个异构变量这一事实。保险费率制定中