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文章/答案/技术大牛

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来自专栏硅光技术分享
Bias Tee简介
此时需要使用一个器件，即Bias Tee，它的作用是将DC信号和RF信号混合到同一路中。Bias T的内部结构比较简单，如下图所示 ? （图片来自https://en.wikipedia.org/wiki/Bias_tee） Bias Tee含有三个端口，分别为DC端口、RF端口、RF+DC端口，其内部含有一个电容与一个电感，电容的作用是隔离直流信号通过bias tee将RF信号与DC偏压同时加载phase shifter上。 ? （图片来自文献1）在锗探测器的测试中，其典型的电路图如下图所示，直流电压通过Bias Tee加载到PD上，使得PD工作在反偏模式下，而产生的光电流通过Bias Tee输出到外部测量电路中。 ? （图片来自文献2）在半导体直调激光器的测试中，也需要使用bias tee同时输入RF信号与DC偏置电压，如下图所示， ?
4.7K20发布于 2020-08-13
来自专栏炼丹笔记
推荐系统Bias大全
所以会有很多bias是从one-class的数据中带来的,例如曝光的bias和位置的bias等。 bias)。我们认为流行度bias也是Exposure Bias的一种。模型中的Bias 模型中最典型的就是归纳Bias, 1.归纳偏差(Inductive Bias):归纳偏差是指模型为了更好地学习目标函数并将其推广到训练数据之外而做出的假设。动态Bias 实践中,bias通常是动态的而不是静态的, 因素或bias往往会随着时间的推移而演变。探讨bias是如何演变的，分析动态bias是如何影响推荐系统的，这将是一个有趣而有价值的研究课题。
1.2K20发布于 2021-05-14
来自专栏机器学习原理
如何理解Inductive Bias
在训练机器学习任务时候，会有一些假设，比如：KNN中假设特征空间中相邻的样本倾向于属于同一类；SVM中假设好的分类器应该最大化类别边界距离；等等。但是真实世界是没有这些假设的。这些假设是归纳出来的，而且和真实世界有一定的偏置，就叫归纳偏置。在深度学习方面也是一样。以神经网络为例，各式各样的网络结构/组件/机制往往就来源于归纳偏置。在卷积神经网络中，我们假设特征具有局部性(Locality)的特性，即当我们把相邻的一些特征放在一起，会更容易得到“解”；在循环神经网络中，我们假设每一时刻的计算依赖于历史计算结果；还有注意力机制，也是基于从人的直觉、生活经验归纳得到的规则
65220发布于 2021-11-29
来自专栏机器学习、深度学习
Bias Variance Tradeoff – Clearly Explained
https://www.machinelearningplus.com/machine-learning/bias-variance-tradeoff/ Bias Variance Tradeoff is Example of High Bias and Low Variance Example of Low Bias and High Variance Bias – Variance TradeOff What exactly is Bias? decision tree has lower bias. Bias – Variance Tradeoff ?
78110发布于 2021-01-13
来自专栏生物信息学、python、R、linux
去除比对偏差 (remove mapping bias)
在做等位基因(allele)的研究中，其中一个重要的步骤就是去除比对偏差。众所周知，人是二倍体生物，在染色体同样位置会有一对allele，一般情况下是纯合子(homozygous)状态；有时候其中一个allele发生变异(可以理解为一个SNP，寡核苷酸多态性)，会变成杂合子(heterozygous)状态。
85110发布于 2020-04-01
来自专栏量化小白上分记
R语言模拟:Bias Variance Decomposition
接上一篇《R语言模拟：Bias-Variance trade-off》，本文通过模拟分析算法的泛化误差、偏差、方差和噪声之间的关系，是《element statistical learning》第七章的一个案例
1.3K10发布于 2019-08-29
来自专栏生物信息学、python、R、linux
偏差（bias）方差（variance）平衡
导致偏差的可能原因：对问题本身的假设不正确：比如说对非线性数据使用线性回归，存在欠拟合现象。
1.1K20发布于 2020-11-24
来自专栏来自地球男人的部落格
偏差（Bias）与方差（Variance）
“Bias-Variance Decomposition”就是从偏差和方差的角度来解释一个算法的泛化性能。 2. 一点点数学 [图片] 为了让世界更加美好，我们在这里不考虑样本的噪声。 The noise term is unaviodable no matter what we do, so the terms we are interested in are really the bias 偏差方差窘境在下图中，给出了偏差方差和总体的泛化误差的示意图（图片引自Understanding the Bias-Variance Tradeoff ）： ? 从图中我们可以看出，偏差和方差两者是有冲突的，称之为变差方差窘境（bias-variance dilemma）。更多内容请参考问题：为什么说bagging是减少variance，而boosting是减少bias? 回答很精彩。参考资料： 1. 周志华《机器学习》p44-p46 2.
1.5K90发布于 2018-01-04
来自专栏SimpleAI
什么是Inductive bias（归纳偏置）？
什么是Inductive bias（归纳偏置）？近日看论文，总是看到inductive bias（归纳偏置）这个词，虽然之前也听过，但其实也没去仔细了解，遂趁机去网上查了查相关资料，翻了翻知乎，学习到了很多。这里记录一下，分享给大家。然后，文章给出了下面这张图，总结了一下主要的神经网络结构背后的inductive bias是啥： image-20211213231601858 可以看到，全连接网络的inductive bias是最轻微的通常情况下，我们不知道具体上帝函数的情况，但我们猜测它属于一个比较小的假设类别之中，这种基于先验知识对目标模型的判断就是Inductive bias-归纳误差。如果给出更加宽松的模型假设类别，即使用更弱的Inductive bias，那么我们更有可能得到强力模型-接近目标函数f。
4.1K30编辑于 2021-12-15
来自专栏祥子的故事
机器学习：方差Variance与偏差Bias
在评估机器学习算法时，会经常涉及到方差与偏差，在网上找到很好说明两者的图：
72130发布于 2019-02-18
来自专栏FreeBuf
蓝牙冒充攻击（BIAS）威胁数十亿设备
Boffins披露了一个被称为BIAS的蓝牙安全漏洞，攻击者可能会利用该漏洞欺骗远程配对的设备。作为一种广泛应用于数十亿台设备使用的无线通信。 BIAS攻击就利用了这一点，影响数十亿蓝牙设备。 ? A和B是两个曾经建立过连接的正常蓝牙设备。而专家对多达30个蓝牙设备进行了测试，发现它们也容易受到BIAS攻击。最后，BIAS是第一个被发现的与蓝牙安全连接建立身份验证、对抗角色切换以及安全连接降级有关的问题，又因为建立蓝牙安全连接不需要用户交互，因此攻击是隐蔽的，危害更大。
92820发布于 2020-05-25
来自专栏数据万花筒
模型评估与选择之Bias and Variance Tradeoff
由于随机误差是不可消除的，所以此篇我们讨论在偏差和方差之间的权衡（Bias-Variance Tradeoff）。在机器学习领域，人们总是希望使自己的模型尽可能准确地描述数据背后的真实规律。由于随机误差是不可消除的，所以此篇我们讨论在偏差和方差之间的权衡（Bias-Variance Tradeoff）。定义数学上定义首先需要说明的是随机误差。偏差（bias）描述的是通过学习拟合出来的结果之期望，与真实规律之间的差距，记作 ? 方差（variance）即是统计学中的定义，描述的是通过学习拟合出来的结果自身的不稳定性，记作 ? [Liam Huang]的《谈谈 Bias-Variance Tradeoff》https://liam.page/2017/03/25/bias-variance-tradeoff/ 直观的图示下图将机器学习任务描述为一个欠拟合与过拟合欠拟合（underfitting）：模型的偏差（bias）要高于多项式模型的偏差（Variance）。
1.3K20发布于 2020-12-30
来自专栏杨丝儿的小站
PI Week5 Bias and Fairness 施工中~
In people we call this unconscious bias. This kind of bias is often not included when people are talking about bias though, so it’s worth bearing Sources of Bias Hopefully most of you have covered this before, but where does Bias come from? Firstly we can have Bias in the design of Technical System. Relatedly, Bias can be introduced in the way a dataset is labelled.
44610编辑于 2022-11-10
来自专栏炼丹笔记
短视频推荐视频时长bias问题
快手首次指出了时长预估中的 duration bias 问题，基于此提出了基于因果推断的时长预估模型，有效地消除了 duration 混淆变量的影响，和 YouTube 方法相比，预估精度和稳定性得到了极大的提升图二、（a）视频观看时长和视频长度的关系图二、（b）不同时间区间视频分布的变化为了解决上述的问题，论文提出使用因果推断的方法消除时长预估任务中的 duration bias 问题。为了进一步提升模型效果，论文在单塔单输出模型中引入 Duration bias 模块 (如图四 c 所示)，用于建模不同分桶下的样本差异（Res-D2Q），离线训练指标得到进一步的提升。该论文首次从因果推断的角度对时长建模进行形式化的定义，同时指出了时长预估中最大的难点和挑战: duration bias。并给出了一套行之有效的方法。
5.7K31编辑于 2022-10-27
来自专栏量化小白上分记
R语言模拟：Bias Variance Trade-Off
可以看出，（测试集）红色线存在明显的Bias Variance Trade-Off,训练集（蓝色线）随着自变量个数增加，误差不断减小，最后实际上出现过了拟合，也就是之前说到的乐观结果。 geom_line(data = test_all,aes(x=num,y=error),lwd = 2,colour = 'red') print(g1) } },movie.name='Bias-Variance-Trade-Off.gif
90120发布于 2019-08-29
来自专栏NewBeeNLP
聊一聊搜索推荐中的 Position Bias
什么是position bias Position-Bias是指 item 在展示页面的排序位置，及其相对广告的位置等。经验和有关论文都告诉我们，这种位置会影响item的点击率。 position bias的方法。如果不去除position bias，那么用户对一个item的ctr是由user engagement(用户偏好)和position bias共同造成的。其他bias简介推荐系统的bias是无处不在的，从user、data、model这三个推荐循环生态的角度出发，整体归纳起来大致有以下几个Bias： Position Bias：用户更倾向于和位置靠前的物品进行交互 Exposure Bias：带标签的数据都是曝光过的，未曝光的数据无法确定其标签 Selection Bias：用户倾向于给自己喜欢或者不喜欢的物品进行打分 Conformity Bias：用户打分的分数倾向于和群体观点保持一致
2.9K21编辑于 2021-12-10
来自专栏Coggle数据科学
深入理解推荐系统：Fairness、Bias和Debias
在抽取特征和训练模型的时候，就需要去除这种Position Bias，具体是在两个地方做这种处理：1）是在计算item的历史CTR（i_CTR_real）的时候，根据某种假设进行去除position bias （4）Exposure bias/Observation bias 描述：用户看到的只是曝光出来的物品，这些物品才可能有用户行为，而未曝光或曝光次数少的物品由于缺乏用户行为数据，更加得不到曝光机会，造成恶性循环（与Exposure bias的关系：Exposure Bias强调曝光物品数量少，只是一部分，Selection bias强调选择曝光物品过程有偏差；与Position bias的关系：Position bias关注的是已曝光的物品，Selection bias还考虑完全未曝光的物品）。已有的研究有考虑到了诸如popularity bias和diversity这样的因素，而本文则对bias disparity量化的定义和分析，并在User-based KNN算法上进行了实验。8.
1.1K20发布于 2020-07-27
来自专栏半杯茶的小酒杯
Improving Deep Neural Networks-Dataset、Bias&Variance
2.Bias-Variance Tradeoff Bias描述的是根据样本拟合出的模型的输出预测结果与样本真实结果的差距。 Variance描述的是样本上训练出来的模型在测试集上的表现。 Error相近)，Dev Set Error为1%，则认为该模型是Low Bias & Low Variance； High Bias意味这模型对Train Set的拟合不足，就要用更多的参数，更加复杂的模型在早期的机器学习中，Bias和Variance往往是互斥的，即提升Bias效果的同时，往往会导致Variance效果下降，反之亦然。而在Deep Learning领域，更大的Network和更多的Data保证了可以在基本不影响Variance的情况下，独立提升Bias；也可以在基本不影响Bias的情况下，独立提升Variance。所以现在Bias Variance TradeOff已经很少被提及了。
37130编辑于 2022-04-28
来自专栏计算机视觉理论及其实现
pytorch 中网络参数 weight bias 初始化方法
= -1:m.weight.data.normal_(1.0, 0.02)m.bias.data.fill_(0)# recommenddef initialize_weights(m):if isinstance _(0, 0.02)m.bias.data.zero_()# recommenddef weights_init(m):if isinstance(m, nn.Conv2d):nn.init.xavier_normal _(m.weight.data)nn.init.xavier_normal_(m.bias.data)elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d):nn.init.constant _(m.weight,1)nn.init.constant_(m.bias, 0)elif isinstance(m, nn.BatchNorm1d):nn.init.constant_(m.weight ,1)nn.init.constant_(m.bias, 0)编写好weights_init函数后，可以使用模型的apply方法对模型进行权重初始化。
2.7K10编辑于 2022-09-02
来自专栏DeepHub IMBA
MSE = Bias² + Variance?什么是“好的”统计估计器
我们这里用一个直观的公式来对它进行解释: MSE = Bias² + Variance 本文的目的并不是要证明这个公式，而是将他作为一个入口，让你了解统计学家如何以及为什么这样构建公式，以及我们如何判断是什么使某些估算器比其他估算器更好是我们先要介绍的： E(X) = E((θhat - θ)) = E(θhat ) - E(θ) = E(θhat) - E(θ) = E(θhat) - θ 这个量在统计学中有一个特殊的名称:偏差（bias 或者更恰当地说，偏差是我们的估计(θhat)给出的结果和我们的估计目标(θ)之间的期望距离: Bias = E(θhat) - θ 选择“最佳”估计器如果你喜欢无偏估计器，那么你可能会知道 UMVUE Bias = E(θhat) — θ 能在公式中找到它吗?当然可以! E[(θhat - θ)²] = [Bias]² + V(θhat) = Bias² + Variance 左边的东西到底是什么东西呢？这是一个有用的数量，但我们在命名它时并不是很有创意。
1.1K40编辑于 2023-02-01

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