机器学习笔记01
2018-02-04 本文已影响0人
过眼云烟_69ba
1. 残差
英文residual ,表征观测值与估计值(拟合值)之间的差,用于评价模型的合理性及数据的可靠性。与误差之间要区分,误差是观测值与实际值之间的差,如果假设模型与实际模型完全相同,此时残差值等于误差值。
2. 残差平方和
用于衡量线性模型拟合程度的度量。
3. 代价函数
关于代价函数,这篇文章介绍的很详细了 什么是代价函数,就不在赘述了。
4. 方差
英文variance,概率统和统计中用来表征随机变量或者数据样本的离散程度。其中,概率论中表征的是随机变量随期望的离散程度;统计学中表征样本值与均值的离散程度。对于方差的求解,有总体方差和样本方差两种,一般情况下,总体方差无法求出,所以都是根据样本数据来计算样本方差。