深度學習的方差與偏差

2022-11-24 18:57:08 字數 789 閱讀 6158

學習演算法中的高方差對應過擬合,高偏差對應欠擬合;

debug學習系統時:

改善高方差的方法:增加訓練集數量、減小特徵數量、增大正則係數

改善高偏差的方法:增加特徵數量、減小正則係數、增加高階特徵

準確率和召回率如上圖所示,衡量效果時使用f係數,如下圖 

邏輯迴歸和svm的選擇:

n表示特徵量的個數;m 表示訓練集樣本的個數

1、當n遠大於m時,使用邏輯迴歸或線性核函式的svm

2、當n小於m時,使用高斯核函式的svm

3、當n遠小於m時,增加特徵量個數,使用邏輯迴歸或線性核函式的svm

神經網路適用於以上各種情況,缺點時訓練時間較長。

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