タグ付けされた質問 「variance」

高バイアスと高分散という用語と、モデルへの影響についてよく知っています。 基本的に、モデルが複雑すぎて感度が高すぎて外れ値である場合、モデルの分散は大きくなります。 しかし、最近、インタビューの1つで機械学習モデルの用語「分散」の意味を尋ねられました。 MLモデルでVarianceが正確に何を意味するのか、そしてそれがモデルにどのように導入されるのか知りたいのですが？誰かが例を挙げてこれを説明できたら本当にありがたいです。

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したがって、たとえば、高いバイアスまたは高い分散によって提示される問題に直面したときに、構築しようとしているモデルをどのように最適化できるかを考えていました。もちろん、正規化パラメーターを使用して満足のいく結果を得ることができますが、正規化に依存せずにこれを実行できるかどうか疑問に思っていました。 bがモデルのバイアス推定量であり、その分散のvである場合、b * vを最小化することは理にかなっていますか？

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