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偏差(bias):偏差衡量了模型的预测值与实际值之间的偏离关系。通常在深度学习中,我们每一次训练迭代出来的新模型,都会拿训练数据进行预测,偏差就反应在预测值与实际值匹配度上。方差(variance):方差描述的是训练数据在不同迭代阶段的训练模型中,预测值的变化波动情况(或称之为离散情况)。从数学角度看,可以理解为每个预测值与预测均值差的平方和的再求平均数。通常在深度学习训练中,初始阶段模型复杂度不高,为低方差;随着训练量加大,模型逐步拟合训练数据,复杂度开始变高,此时方差会逐渐变高。偏差与方差靶心图这是一
机器学习深度学习
Vector永远的神 2023-06-17
通过这篇博客,你将清晰的明白什么是过拟合、正则化、惩罚函数。这个专栏名为白话机器学习中数学学习笔记,主要是用来分享一下我在 机器学习中的学习笔记及一些感悟,也希望对你的学习有帮助哦!
人工智能机器学习
爱睡觉的咋 2023-03-23
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皮大大 2023-08-18
前言机器学习(ML)由于其高自动化程度、高灵敏度和特异性优势,在医学影像领域取得了巨大的成功。由于具备这些优势,机器学习已被广泛应用于神经成像数据,目的是提取与感兴趣变量(如疾病状态)相关的特征。这使我们能够形成关于不同条件下大脑结构和功能的详细地图,以数据驱动的方式发现新知识。与传统的数据驱动方法(如大规模单变量分析)相比,机器学习方法具有两个重要优势。首先,机器学习方法通过检查横跨整个图像领域的元素之间的统计关系,充分利用了高维数据的潜力。尽管存在正常变化,但通过利用所有图像位置的信息,机器学习方法能
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茗创科技 2023-09-26
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