Variance
神经网络优化篇：详解偏差，方差（Bias /Variance）
偏差，方差 注意到，几乎所有机器学习从业人员都期望深刻理解偏差和方差，这两个概念易学难精，即使自己认为已经理解了偏差和方差的基本概念，却总有一些意想不到的新东西出现。关于深度学习的误差问题，另一个趋势是对偏差和方差的权衡研究甚浅，可能听说过这两个概念，但深度学习的误差很少权衡二者，总是分别考虑偏差和 ......
题解 P8920 『MdOI R5』Variance
题目描述 给你两个长度为 \(n\) 的序列 \(a\) 和 \(b\)，让你选 \(n\) 个 \(c_i \in [a_i,b_i]\)，使得 \(\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n (c_i- \overline c)^2\) 最大。 具体思路 首先我们从方差的定义出发，方差代表 ......
Bray-Curtis, 9.2% of variance; P = 1x10−4
Bray-Curtis是一种用于测量两个样本之间差异的距离度量。它通常用于生态学研究中，用于比较不同样本中物种组成的相似性。 主坐标分析是一种降维技术，它通过将高维数据投影到低维空间来简化数据。在这个过程中，数据的一些变异会被保留下来，而另一些变异则会被丢弃。 第一个主坐标解释了9.2%的变异，意味 ......
机器学习模型优化：variance bias
bias（偏差：指同一个点的训练数据的预测值与正确值间的偏离程度） variance（方差：指同一个点的训练数据的预测值的离散程度） 一般情况下，模型需要在bias和variance之间取得一个平衡。bias小的模型，variance一般大；variance小的模型，bias一般大。更好的理解bia ......
Stochastic Training of Graph Convolutional Networks with Variance Reduction
Chen J., Zhu J. and Song L. Stochastic training of graph convolutional networks with variance reduction. ICML, 2018. 概 我们都知道, GCN 虽然形式简单, 但是对于结点个数非常多的 ......