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。

5. 方差、标准差、均方差和均方误差的区别

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