图1，2的偏差都比较小（都能在靶心的范围内），但是图1的方差更小（数据集中），而图2则方差更大（数据发散）。 图3，4的偏差都比较大（已经脱离了靶心位置） 从机器学… 由前面偏差和方差的介绍，我们来总结一下偏差和方差的来源：我们训练的机器学习模型，必不可少地对数据依赖。 但是，如果你不清楚数据服从一个什么样的分布，或是没办法拿到所有可能的数据（肯定拿不到所有数据），那么我们训练出来的模型和真实模型之间存在不一致性。 这种不一致性表现在两个方面：偏差和方差。
4.子弹一颗没浪费，每一颗都打死一个敌军，跟抗战剧里的八路军一样，这就是方差小（子弹全部都集中在一个位置），偏差小（子弹集中的位置正是它应该射向的位置）。 偏差 3.子弹打死了一部分敌军，但是也打偏了些打到花花草草了，这就是方差大（子弹不集中），偏差小（已经在目标周围了）。 2.子弹打在了树上，石头上，树旁边等兔子的人身上，花花草草也都中弹，但是敌军安然无恙，这就是方差大（子弹到处都是），偏差大（同1）。
这里的偏指的是 偏离 , 那么它偏离了什么到导致了误差? 偏差 潜意识上, 当谈到这个词时, 我们可能会认为它是偏离了某个潜在的 “标准”, 而这里这个 “标准” 也就是真实情况 . 在分类任务中, 这个 “标准” 就是真实标签 . 标准差：根号（每个数减平均数的平方之和除以个数）RSD即Relative Standard Deviation.叫相对标准偏差,也称变异系数. 对学习算法除了通过实验估计其泛化性能之外，人们往往还希望了解它为什么具有这样的性能。 “偏差-方差分解”（bias-variance decomposition）就是从偏差和方差的角度来解释学习算法泛化性能的一种重要工具。
偏差: 偏差平方和・分散、偏差積和・共分散の関係性
方差，是形容数据分散程度的，算是“无监督的”，客观的指标，偏差，形容数据跟我们期望的中心差得有多远，算是“有监督的”，有人的知识参与的指标。 Boosting则是迭代算法，每一次迭代都根据上一次迭代的预测结果对样本进行权重调整，所以随着迭代不断进行，误差会越来越小，所以模型的偏差（bias）会不断降低。 Variance的对象是多个模型，是相同分布的不同数据集训练出模型的输出值之间的差异。 如果我们能够获得所有可能的数据集合，并在这个数据集合上将损失最小化，那么学习得到的模型就可以称之为“真实模型”。 当然，在现实生活中我们不可能获取并训练所有可能的数据，所以“真实模型”肯定存在，但是无法获得。 我们的最终目的是学习一个模型使其更加接近这个真实模型。
1.子弹基本上都打在队伍经过的一棵树上了，连在那棵树旁边等兔子的人都毫发无损，这就是方差小（子弹打得很集中），偏差大（跟目的相距甚远）。 从上面的图片中很容易可以看到，左边一列的蓝色点比较集中，右边一列的蓝色点比较分散，它们描述的是方差的两种情况。 偏差 比较集中的属于方差比较小，比较分散的属于方差比较大的情况。
方差就是指模型过于拟合训练数据，以至于没办法把模型的结果泛化。 而泛化正是机器学习要解决的问题，如果一个模型只能对一组特定的数据有效，换了数据就无效，我们就说这个模型过拟合。 这就是模型很好的适配训练样本，但在测试集上表现很糟，有一个很大的方差。 一般来说，偏差与方差是有冲突的，这称为偏差-方差窘境（bias-variance dilemma）。 在机器学习中，我们用训练数据集去训练一个模型，通常的做法是定义一个误差函数，通过将这个误差的最小化过程，来提高模型的性能。
偏差: 偏差値計算
然而我们学习一个模型的目的是为了解决训练数据集这个领域中的一般化问题，单纯地将训练数据集的损失最小化，并不能保证在解决更一般的问题时模型仍然是最优，甚至不能保证模型是可用的。 这个训练数据集的损失与一般化的数据集的损失之间的差异就叫做泛化误差（generalization error）。 Bagging算法是对训练样本进行采样，产生出若干不同的子集，再从每个数据子集中训练出一个分类器，取这些分类器的平均，所以是降低模型的方差（variance）。 Bagging算法和Random Forest这种并行算法都有这个效果。 一个好的办法就是正确选择模型的复杂度。 复杂度高的模型通常对训练数据有很好的拟合能力，但是对测试数据就不一定了。
由此可见，偏差首先是一种偏离，偏离已批准的程序或标准。 工艺上，偏差取决于加工时机床的调整；而公差反映尺寸制造精度，即加工的难易程度。 对单个零件只能测出尺寸的实际偏差，而对数量足够多的一批零件，才能确定尺寸误差。 精密度是指一样品多次平行测定结果之间的符合程度，用偏差表示。 基本偏差是指用以确定公差带相对于零线位置的上偏差或下偏差，一般是指靠近零线的那个偏差。 标准差与变量及期望值的大小有关，项目比较时，若某一项目的期望值及标准差均比其他项目大，不能简单地认为标准差大的项目风险就一定大，还应进一步用两者的相对指标进行分析和比较，该相对指标即偏差系数。
偏差: 偏差、方差和K折交叉验证的关系？
想象一下，我们现在收集几组不同的数据，因为每一组数据的不同，我们学习到模型的最小损失值也会有所不同，它们与“真实模型”的最小损失也是不一样的。 噪声的存在是学习算法所无法解决的问题，数据的质量决定了学习的上限。 假设在数据已经给定的情况下，此时上限已定，我们要做的就是尽可能的接近这个上限。 但是由于在一般情况下，真实值是不知道的(测量的目的就是为了测得真实值)，因此处理实际问题时常常在尽量减小系统误差的前提下，把多次平行测量值当作真实值，把偏差当作误差。 用误差衡量测量结果的准确度，用偏差衡量测量结果的精密度；误差是以真实值为标准，偏差是以多次测量结果的平均值为标准。 方差分析 检验多个总体均值是否相等，通过分析察数据的误差判断各总体均值是否相等 实例： 为了对几个行业的服务质量进行评价，消费者协会在四个行业分别抽取了不同的企业作为样本。
- 这里的期望预测也就是针对不同数据集D，模型f对样本x的预测值取其期望，也叫做平均预测（average predicted）。
- “偏差-方差分解”说明，泛化性能是由学习算法的能力、数据的充分性以及学习任务本身的难度所共同决定的。
- 偏差值越高，表示學生的分數排位越靠前，越容易進入好的高中或大學學習。
- 1941年，第二次世界大战中，空军是最重要的兵种之一，盟军的战机在多次空战中损失严重，无数次被纳粹炮火击落，盟军总部秘密邀请了一些物理学家、数学家以及统计学家组成了一个小组，专门研究“如何减少空军被击落概率”的问题。
- 标准差：根号（每个数减平均数的平方之和除以个数）RSD即Relative Standard Deviation.叫相对标准偏差,也称变异系数.
偏差又称为表观误差，是指个别测定值与测定的平均值之差，它可以用来衡量测定结果的精密度高低。 偏差 在统计学中，偏差可以用于两个不同的概念，即有偏采样与有偏估计。 一个有偏采样是对总样本集非平等采样，而一个有偏估计则是指高估或低估要估计的量。
偏差: 偏差値に最高値や最低値はありません。
偏差：偏差指的是由模型训练得到的结果与真实值之间的差。 如果偏差太大，我们就要缩小它，也就是缩小与真实值之间的差异，这样训练的效果会更好。 方差：方差指的是由模型训练得到的结果之间的差异。 噪声表达了在当前任务上任何学习算法所能达到的期望泛化误差的下界, 即 刻画了学习问题本身的难度 . 巧妇难为无米之炊, 给一堆很差的食材, 要想做出一顿美味, 肯定是很有难度的. 假设红色的靶心区域是学习算法完美的正确预测值, 蓝色点为每个数据集所训练出的模型对样本的预测值, 当我们从靶心逐渐向外移动时, 预测效果逐渐变差.
偏差可以标注，也可以对加工指定加工精度等级。 在统计学中常用来判定测量值是否为坏值。 想当然地, 我们希望偏差与方差越小越好, 但实际并非如此. 一般来说, 偏差与方差是有冲突的, 称为偏差-方差窘境 (bias-variance dilemma). 很容易看出有两副图中蓝色点比较集中, 另外两幅中比较分散, 它们描述的是方差的两种情况. 比较集中的属于方差小的, 比较分散的属于方差大的情况.
10混淆：两种不同的产品/不同版本/同品种不同批号的产品，或同品种/同批而用不同包装材料的产品混在一起。 9验证缺陷：未验证的仪器、设备、程序、系统或测试方法用于物料、产品检验及生产；未对变更进行相关验证审批。 8.3设备故障/过程中断：因设备故障导致产品质量缺陷或潜在威胁，生产中断；因动力原因（停电、汽、气、水）导致流程中断，环境与药品相关的空调系统、厂房设施的防尘捕尘设施、防止蚊虫和其它动物进入设施、照明设施的故障。
假设红色的靶心区域是学习算法完美的正确预测值，蓝色点为训练数据集所训练出的模型对样本的预测值，当我们从靶心逐渐往外移动时，预测效果逐渐变差。 “偏差-方差分解”说明，泛化性能是由学习算法的能力、数据的充分性以及学习任务本身的难度所共同决定的。 给定学习任务，为了取得好的泛化性能，则需使偏差较小，即能够充分拟合数据，并且使方差较小，即使得数据扰动产生的影响小。 噪声的含义：噪声则表达了在当前任务上任何学习算法所能达到的期望泛化误差的下界，即刻画了学习问题本身的难度。 这里的期望预测也就是针对不同数据集D，模型f对样本x的预测值取其期望，也叫做平均预测（average predicted）。 注意：我们能够用来学习的训练数据集只是全部数据中的一个子集。
而复杂度太低的模型又不能很好的拟合训练数据，更不能很好的拟合测试数据。 因此，模型复杂度和模型偏差和方差具有如下图所示关系。 3.标准偏差：是指统计结果在某一个时段内误差上下波动的幅度。 一种量度数据分布的分散程度之标准，用以衡量数据值偏离算术平均值的程度。 标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。 标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。
再从蓝色点与红色靶心区域的位置关系, 靠近红色靶心的属于偏差较小的情况, 远离靶心的属于偏差较大的情况. 目前日本的學校偏差值一般介於35-70之間 。 諸如東京大學、京都大學、早稻田大學、慶應義塾大學、一橋大學等日本頂尖學府偏差值可能達到70左右。 （1）在避免偏差时，需尽量选择正确的模型，一个非线性问题而我们一直用线性模型去解决，那无论如何，高偏差是无法避免的。 我们再从蓝色点与红色靶心区域的位置关系来看，靠近红色靶心的属于偏差较小的情况，远离靶心的属于偏差较大的情况。 为了更好的理解偏差、方差和噪声概念，这一部分我分两个小节来阐述。
8.2未按规定对计量仪器进行周期性校验；个别仪器使用前未校准；设备仪器校验不能按计划执行，或在校验过程中发现计量结果超出要求范围；预防维修未按计划准时执行或在预防维修中发现设备关键部位问题影响已生产产品质量的情况。 例：分析铁矿石中铁的质量分数，得到如下数据：37.45，37.20，37.50，37.30，37.25（%），计算测结果的平均值、平均偏差、相对平均偏差、标准偏差。 充分训练后, 学习器的拟合能力已非常强, 训练数据的轻微扰动都会导致学习器发生显著变化, 当训练数据自身的、非全局的特性被学习器学到了, 则将发生过拟合.
偏差：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距。 偏差越大，越偏离真实数据，如下图第二行所示。 （2）有了正确的模型，我们还要慎重选择数据集的大小，通常数据集越大越好，但大到数据集已经对整体所有数据有了一定的代表性后，再多的数据已经不能提升模型了，反而会带来计算量的增加。 而训练数据太小一定是不好的，这会带来过拟合，模型复杂度太高，方差很大，不同数据集训练出来的模型变化非常大。
1941年，第二次世界大战中，空军是最重要的兵种之一，盟军的战机在多次空战中损失严重，无数次被纳粹炮火击落，盟军总部秘密邀请了一些物理学家、数学家以及统计学家组成了一个小组，专门研究“如何减少空军被击落概率”的问题。 在日常生活中，最明显的例子就是“我亲戚吃了某偏方好了”或者“我一个朋友去找了这个老中医”等等，这些你认为非常准确的数据都属于偏差数据，并不能得出一个理性结论。 ）是一種利用標準分算法得到的與排名掛鉤的數值，一般用於衡量日本升學時受驗學生的分數排位。 排名正好位於50%位置的學生偏差值定為50。 偏差值越高，表示學生的分數排位越靠前，越容易進入好的高中或大學學習。 研究所（大學院）的錄取因普遍與導師意向關係較大，一般沒有偏差值。
偏差、方差与bagging、boosting的关系？ 对学习算法除了通过实验估计其泛化性能之外… 当一个模型确定时，我们需要对其进行诊断，判断这个模型是否存在过拟合或者欠拟合。 通过偏差与方差我们可以很快捷的评价当前的模型。 偏差与方差的直观理解偏差：就是偏离的意思，与“标准”之间的差距。
偏差: 偏差値をあげるには？
生产车间人员、空气、地面环境监测环境指标超限、温湿度控制超限、压差超限等偏差事件。 绝对误差意思是测定值与标准值之差，用g表示。 相对误差意思是绝对误差与标准值之比，用%表示。 因为任何加工不可能完全达到要求的尺寸，总会有偏差。
4生产、检验过程的控制方面：未控制或未监控规定的控制参数（如时间、温度、压力等）；未执行设备/仪器测试参数；中间产品储存时间超期；超出工艺规程、检验规程规定的处理措施；中间体/半成品超过程序规定的储存期限。 其次，偏差有哪些种类，偏差主要分为三类：关键偏差、中等偏差、微小偏差。 关键偏差：是指对产品质量存在重大的风险或潜在风险。 中等偏差：是指对产品质量不构成直接重大风险或潜在风险。 微小偏差：是指对产品质量不构成风险或潜在风险。 尺寸偏差是指某一尺寸减去公称尺寸所得的代数差即为尺寸偏差（简称偏差）；极限偏差是指极限尺寸减去公称尺寸所得的代数差即为极限偏差。
2.1节，我用通俗易懂的语言表述概念。 2.2节，我用数学公式定义偏差、方差和噪声概念。 6生产过程数据处理：产出率不符合标准；物料平衡限度不符合规定；平行样品检验结果相差较大；换算、计算错误；单位控制错误；计算过程中保留位数不正确；批生产指令处方有误。
8.1生产设备或重要的辅助器具出现故障，对产品质量产生影响；使用未经批准的生产、检验设备；仪器、设备预防性维护中对仪器产生影响；公用设施（如水、HVAC、压缩空气）故障可能对产品质量产生影响；计算机系统故障影响系统数据的完整性。 首先，偏差是什么，2010版GMP的术语解释部分并没有关于偏差的明确定义，所以只能从GMP正文中寻找关于偏差的描述。 GMP第250条写到：“任何偏离生产工艺、物料平衡限度、质量标准、检验方法、操作规程等的情况均应当有记录”。
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