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最大后验_齐向彬_51cto学院_生成网络计算操作_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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St)W - y(test)||2。 当我们只能观测到训练集时,我们如何才能影响测试集的性能呢? 统计学习理 论(StatiStiCaI Iearning theory)提供了一些答案。如果训练集和测试集的数据是任 意收集的,那么我们能够做的确实很有限。如果我们可以对训练集和测试集数据的 收集方式有些假设,那么我们能够对算法做些改进。 训练集和测试集数据通过数据集上被称为 数据生成过程( data generating pro-CeSS)的概率分布生成。通常,我们会做一系列被统称为独立同分布假设(i.i.d. assumption)的假设。该假设是说,每个数据集中的样本都是彼此相互独立的(independent ),并且训练集和测试集是同分布的(identically distributed ),采样自相 同的分布。这个假设使我们能够在单个样本的概率分布描述数据生成过程。然后相 同的分布可以用来生成每一个训练样本和每一个测试样本。我们将这个共享的潜在 分布称为数据生成分布(data generating distribution ),记作Pdata。这个概率框架 和独立同分布假设允
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