bias-variance-tradeoff पर टैग किए गए जवाब

मॉडल भिन्नता और पूर्वाग्रह के संदर्भ में विभिन्न क्रॉस-वैलिडेशन विधियों की तुलना कैसे करें ? मेरा प्रश्न आंशिक रूप से इस सूत्र से प्रेरित है: में सिलवटों का इष्टतम संख्या गुना पार सत्यापन: छोड़-एक-बाहर सीवी हमेशा सबसे अच्छा विकल्प है? कKK। वहां उत्तर बताता है कि लीव-वन-आउट क्रॉस-मान्यता के साथ …

83 machine-learning  variance  cross-validation  bias  bias-variance-tradeoff 

कम्प्यूटिंग पावर विचारों को एक तरफ करने के लिए, क्या यह मानने के कोई कारण हैं कि क्रॉस-वैलिडेशन में सिलवटों की संख्या बढ़ने से बेहतर मॉडल चयन / सत्यापन होता है (यानी कि सिलवटों की संख्या जितनी अधिक होगी)? चरम पर तर्क लेते हुए छुट्टी-एक-बाहर पार सत्यापन जरूरी बेहतर मॉडल …

47 cross-validation  bias-variance-tradeoff 

मैं सांख्यिकीय सीखने के तत्वों के पूर्वाग्रह-विचरण व्यापार के अध्याय को पढ़ रहा हूं और मुझे पृष्ठ 29 पर सूत्र में संदेह है। डेटा एक मॉडल से उत्पन्न होने दें, जैसे कि जहाँ यादृच्छिक है अपेक्षित मान के साथ संख्या और वेरिएंट । बता दें कि मॉडल की त्रुटि का …

20 machine-learning  unbiased-estimator  mse  bias-variance-tradeoff 

मैं पूर्वाग्रह-विचरण व्यापार को समझने की कोशिश कर रहा हूं, अनुमानक के पूर्वाग्रह और मॉडल के पूर्वाग्रह के बीच संबंध, और अनुमानक के विचरण और मॉडल के विचरण के बीच संबंध। मैं इन नतीजों पर आया: जब हम अनुमानक के पूर्वाग्रह को नजरअंदाज करते हैं, तब हम डेटा को ओवरफिट …

15 regression  variance  bias  bias-variance-tradeoff 

मैं सांख्यिकीय सीखने की किताब के तत्वों में सर्वश्रेष्ठ सबसे अच्छा चयन के बारे में पढ़ रहा हूं। अगर मेरे पास 3 भविष्यवाणियां हैं , तो मैं सबसेट बनाता हूं :x1,x2,x3x1,x2,x3x_1,x_2,x_323=823=82^3=8 कोई भविष्यवाणियों के साथ सबसेट साथ सबसेटx1x1x_1 साथ सबसेटx2x2x_2 भविष्यवक्ता साथ सबसेटx3x3x_3 भविष्यवाणियों के साथ सबसेटx1,x2x1,x2x_1,x_2 भविष्यवाणियों के साथx1,x3x1,x3x_1,x_3 …

13 regression  feature-selection  lasso  bias-variance-tradeoff 

मैं डेटा बिंदुओं को वर्गीकृत करना चाहता हूं क्योंकि या तो अधिक जटिल मॉडल की आवश्यकता है, या अधिक जटिल मॉडल की आवश्यकता नहीं है। मेरी वर्तमान सोच सभी डेटा को एक सरल रेखीय मॉडल में फिट करना है, और इस वर्गीकरण को बनाने के लिए अवशिष्टों के आकार का …

9 regression  multiple-regression  residuals  bias-variance-tradeoff 

'द एलीमेंट ऑफ स्टैटिस्टिकल लर्निंग' में, रैखिक-मॉडल के पूर्वाग्रह-विघटन के लिए अभिव्यक्ति के रूप में दिया गया है Err(x0)=σ2ϵ+E[f(x0)−Ef^(x0)]2+||h(x0)||2σ2ϵ,Err(x0)=σϵ2+E[f(x0)−Ef^(x0)]2+||h(x0)||2σϵ2,Err(x_0)=\sigma_\epsilon^2+E[f(x_0)-E\hat f(x_0)]^2+||h(x_0)||^2\sigma_\epsilon^2, कहाँ पे f(x0)f(x0)f(x_0)वास्तविक लक्ष्य समारोह, है मॉडल में यादृच्छिक त्रुटि के विचरण है और के रैखिक आकलनकर्ता है ।σ2ϵσϵ2 \sigma_\epsilon^2y=f( x )+ϵy=f(x)+εy=f(x)+\epsilonच^( x )च^(एक्स)\hat f(x)च( x )च(एक्स)f(x) विचरण शब्द मुझे …

9 regression  linear-model  bias-variance-tradeoff