在tensorflow实现直接读取网络的参数(weight and bias)的值
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模型的偏差bias以及方差variance
1. 模型的偏差以及方差：模型的偏差：是一个相对来说简单的概念：训练出来的模型在训练集上的准确度。模型的方差：模型是随机变量。设样本容量为n的训练集为随机变量的集合(X1, X2, ..., Xn)，那么模型是以这些随机变量为输入的随机变量函数（其本身仍然是随机变量）：F(X1, X2, ..., ...
斯坦福大学公开课机器学习：advice for applying machine learning | diagnosing bias vs. variance（机器学习：诊断偏差和方差问题）
当我们运行一个学习算法时，如果这个算法的表现不理想，那么有两种原因导致：要么偏差比较大、要么方差比较大。换句话说，要么是欠拟合、要么是过拟合。那么这两种情况，哪个和偏差有关、哪个和方差有关，或者是不是和两个都有关，搞清楚这点很重要。能判断出现的情况是这两种中的哪一种，是一个很有效的指示器，指引着可以...
CheeseZH: Stanford University: Machine Learning Ex5:Regularized Linear Regression and Bias v.s. Variance
源码：https://github.com/cheesezhe/Coursera-Machine-Learning-Exercise/tree/master/ex5Introduction：Inthisexercise,youwillimplementregularizedlinearregress...
理解 Bias 与 Variance 之间的权衡
有监督学习中，预测误差的来源主要有两部分，分别为bias 与variance，模型的性能取决于bias与variance的tradeoff，理解bias与variance有助于我们诊断模型的错误，避免over-fitting或者under-fitting.在统计与机器学习领域权衡Bias 与Vari...
Bias and Variance
以下内容参考cousera吴恩达机器学习课程1.Bias和Variance的定义BiasandVariance对于改进算法具有很大的帮助作用，在bias和Variance的指引之下，我们可以有方向性的对算法进行改进。模型较简单时，可能导致Bias,相反模型较为复杂的时候，容易导致highVarian...
机器学习中的Bias(偏差)，Error(误差)，和Variance(方差)有什么区别和联系？
前几天搜狗的一道笔试题，大意是在随机森林上增加一棵树，variance和bias如何变化呢？参考知乎上的讨论：https://www.zhihu.com/question/27068705另外可参考林轩田老师在机器学习技法的《BlendingandBagging》中的讲解：综上，bias反应的是模型...
Error=Bias+Variance
首先Error=Bias+VarianceError反映的是整个模型的准确度，Bias反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差，即模型本身的精准度，Variance反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差，即模型的稳定性。举一个例子，一次打靶实验，目标是为了打到10环，但是实际上只打到...