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機器學習偏差與方差
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每個數據的觀測值減去它們的均值
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過擬合，則增加模型的不確定性，由于想將所有的數據都擬合到，故一點微小的變化都會產生很大的波動
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增加訓練數據，降低維數
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無法泛化，應增加擬合項
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模型復雜度太低，無法訓練好數據
改進：加特征，
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統計學的應用
統計學的分類
數據描述的數值方法
案例分析
機器學習中偏差與方差
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線性回歸模型查看全部
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統計學分類：1、描述性，2、推斷性統計學
1、通過圖像，反映出普遍的規(guī)律
2、根據樣本數量，推斷出該數據的概率
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峰度示意圖，一起討論查看全部
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ljtn&滾滾滾反反復復發(fā)體育u太好用了看看媳婦 額迪天天圖。如糞土燙頭發(fā)發(fā)給木；查看全部
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77分鐘查看全部
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峰度示例圖
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峰度(Kurtosis）
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偏態(tài)示例圖
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偏態(tài)(skewness)
公式中 s-標準差
???????????與n相關的項是為了無偏估計
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嗯查看全部
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眾數可以在非數值數中應用查看全部
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求均值函數mean查看全部
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峰度的分布形態(tài)
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峰度kurtosis
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偏差的分布
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偏態(tài)skewness
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