Смещение (bias) и разброс (variance)

Сегодня дадим немного объяснений стандартных для машинного обучения понятий: смещение, разброс, переобучение и недообучение. Как всегда, всё объясним просто (но нужна будет математическая подготовка), на картинках, с примерами (в данном случае на модельных задачах). Все рисунки и эксперименты авторские,  в конце, по традиции, изюминка – в чём при объяснении этих понятий Вас обманывают на курсах по ML и в учебниках;)

Когда трясёт лидерборд

Недавно завершилось соревнование Restaurant Revenue Prediction. В принципе, здесь я не публикую отчёты о каждом прошедшем соревновании, но в этот раз действительно смешно. Участников было 2257 команд! А объектов в обучении — 137 (если разделить на участников, то не всем хватит:)! Конечно, все знали, что самое опасное это переобучиться, но среди 20 первых команд по финальному лидерборду нет никого, кто был бы в двадцатке в промежуточном лидерборде! Победитель скакнул вверх с 249 места, серебряный призёр — с 54го, бронзовый — с 394.