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七月在线_最近邻插值_多输出感知机梯度_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-28 / 浏览次数:1

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的原因是不同的模型通常不会在测试集上产生相同的错误。 例如,考虑一组k回归模型。假设每个模型对每个例子都有一个误差ci,误差来自方差e[ci2]=v和协方差e[cicj]=c的零均值多元正态分布,那么所有集合模型的平均预测误差为1k ici。集合预测器的期望平方误差为 1 K 1 =KV+K c.(7.51) 在误差完全相关且c=v的情况下,均方误差减小到v,因此模型平均根本没有帮助。在误差完全不相关且c=0的情况下,集合的期望平方误差仅为1kv,这意味着集合的期望平方误差随集合大小线性减小。换言之,平均而言,合奏的表现至少会和它的任何成员一样好,如果成员出现独立错误,合奏的表现会明显好于它的成员。 不同的集成方法以不同的方式实现模型的集成。例如,集成的每个成员可以通过使用不同的算法或目标函数训练完全不同的模型来形成。套袋 原始数据集 第一个重采样数据集第一个集成成员 八 第二重采样数据集第二集成成员 八 图7.5:装袋工作原理的卡通描述。假设我们在上面描述的数据集上训练一个“8”检测器,其中包含一个“8”、一个“6”和一个“91假设我们制作了两个不同的重采样数据
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