机器学习学习笔记（一）

机器学习学习笔记（一）

学习网易云课堂中的李宏毅机器学习中文课程的学习心得，链接自取：链接

研究生学习第一课

简单的model虽然的f相差不多，但与靶心fˉ相差太远，复杂的model每次的f虽然不一样相差很多，但是均值E[f*]却=fˉ，

Bias是指与中心点函数的（正确值）的误差，model的bias从Large->Small,bais所造成的的Error是逐渐下降的，但是同时因为函数的次数越来越复杂使得variance所造成的Error却是越来越大。

总结：就是虽然瞄得越来越准，但是误差越来越大。所以需要找到一个平衡点，否则会出现underfitting与overfitting的现象。

1. 如果你的model不能fit the training examples，如上图3所示，则是Bias大的情况。备注：往左是Bais大，使得造成underfitting。
2. 如果是可以fit the training examples，但是在你的the training data上面得到Large的Error的曲线值，则需要考虑的就是Large Variance的情况的发生。备注：往右是Variance大（增加考虑的输入参数），使得造成overfitting。

分析：为了保证在public Testing Set，特别是private Testing Set有着更好的表现，所以在选择Model时，需要将Training Set的Data分为三份，用其中某两份Data进行Train，最后算出Avg Err，从而比较得出最优的Model，再去测试public Testing Set与private Testing Set。