首先明确一点，Bias和Variance是针对Generalization（一般化，泛化）来说的。 在机器学习中，我们用训练数据集去训练（学习）一个model（模型），通常的做法是定义一个Loss …

如果出现高bias，可以考虑增加特征，使用复杂的模型；如果出现高deviation，可以考虑增加训练样本，使用简单的模型，增加正则化项。对于高bias或者高deviation情况，如果调整过度，又 …

神经网络中的偏置（bias）究竟有什么用？ 最近写了一下模式识别的作业，简单的用python实现了一个三层神经网络，发现不加偏置的话，网络的训练精度一直不能够提升，加了偏执之后反而 …

幸存者偏差（Survivorship bias），另译为“生存者偏差”或“存活者偏差”，驳斥的是一种常见的逻辑谬误（“谬误”而不是“偏差”），这个被驳斥的逻辑谬误指的是只能看到经过某种筛选而产生的 …

直接从 gradnorm 里面能反应这个情况，如果直接观察train的过程中key的 bias 的gn，会发现比q v得weight bias都小很多个数量级，那如果是这个情况用一个adam，里面的eps就要重新设 …

正在写SCI的小伙伴看到这篇回答有福了！作为一个在硕士阶段发表了4篇SCI（一区×2，二区×2）的人，本回答就好好给你唠唠究竟该如何撰写Declaration of interest利益声明部分。

怎么解决样本选择偏差（selection bias）? - 知乎

选择性偏差指的是在研究过程中因样本选择的非随机性而导致得到的结论存在偏差，包括自选择偏差（self-selection bias）和样本选择偏差（sample-selection bias）。消除选择性偏差，我们 …

请完成安全验证以访问知乎内容。[END]>```## 3. Example of a prompt with all the sections```markdownYou are an expert human annotator working for the search engine …

什么是omitted variable bias？ 在统计中分析各个变量对整体结果的影响的时候逐个变量分析，发现correlation都是正的，但是所有变量放在一起的时候有时候个别变量的correlat…