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数据工程师不断参与数据管理和组织。在此过程中，他们还需要定期了解可能对业务目标产生重大影响的新趋势和不一致之处。考虑到这一点，我们撰写了这篇关于偏差-方差权衡的文章。

根据 IBM 的报告，“需要机器学习技能的工作平均薪酬为 114,000 美元。招聘的数据科学家职位平均薪酬为 105,000 美元，招聘的数据工程师职位平均薪酬为 117,000 美元。”

数据工程师是训练有素的技 波斯尼亚和黑塞哥维那手机号码数据库 术专业人员，他们是编程、计算机科学和数学方面的专家。

除了这套技能外，他们还需要高效地收集重要的数据趋势和偏差方差权衡等信息，然后将其传递给组织中的其他团队。这将极大地帮助企业实现利益。


通过监督的机器学习算法，可以有效地近似映射函数或目标函数。

机器学习算法的预测误差可以分解为偏差和方差。偏差和方差都对机器学习算法有很大影响。

偏差-方差权衡来源 - 中等

什么是偏差-方差权衡？为什么它很重要？
偏差-方差权衡是机器学习和统计学习的一个基本要素。所有学习算法都涉及大量的误差。

这些误差可以是可减少的，也可以是不可减少的。对于不可减少的误差，我们无能为力。可减少的误差，即偏差和方差，可以利用。

这些可减少的误差可以有效地最小化，从而最大程度地提高工作系统的效率。学习算法的主要目标是将这些偏差和方差误差降至最低，并建立最可行的模型。

实现这样的目标并不容易，即当根据不同的灵活性和复杂性选择某个模型时，需要做出权衡以减少可能的错误来源。

了解了什么是偏差-方差权衡之后，现在让我们关注什么是偏差。

什么是偏见？
偏差用于使任何模型的目标函数的学习变得更容易。这是通过简化假设来实现的。

这些简化的假设被称为偏差。它基本上是模型的平均预测值与我们试图预测的实际正确值之间的差异。

偏差-方差权衡来源 - slideshare
偏差与方差
当考虑参数算法时，它们具有很高的偏差，这使得它们非常容易和快速地学习和理解。

但是，它们的灵活性较差，因为在考虑复杂问题时它们无法提供较高的预测性能。

对目标函数形式的假设越少，表明偏差越低。对目标函数形式的假设越多，表明偏差越高。