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机器学习偏差与方差
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每个数据的观测值减去它们的均值
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过拟合，则增加模型的不确定性，由于想将所有的数据都拟合到，故一点微小的变化都会产生很大的波动
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增加训练数据，降低维数
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无法泛化，应增加拟合项
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模型复杂度太低，无法训练好数据
改进：加特征，
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统计学的应用
统计学的分类
数据描述的数值方法
案例分析
机器学习中偏差与方差
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线性回归模型
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统计学分类：1、描述性，2、推断性统计学
1、通过图像，反映出普遍的规律
2、根据样本数量，推断出该数据的概率
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峰度示意图，一起讨论
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ljtn&滚滚滚反反复复发体育u太好用了看看媳妇 额迪天天图。如粪土烫头发发给木；
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77分钟查看全部
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峰度示例图
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峰度(Kurtosis）
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偏态示例图
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偏态(skewness)
公式中 s-标准差
与n相关的项是为了无偏估计
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嗯查看全部
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众数可以在非数值数中应用
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求均值函数mean
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峰度的分布形态
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峰度kurtosis
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偏差的分布
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偏态skewness
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