,定义弱学习器的分歧(ambiguity)为: 2.1 则集成分歧为: 2.2 个体学习器 在样本 上的平方误差为: 2.3 则集成学习器 在样本 上的平方误差为: 2.4 记弱学习器的误差加权均值为: ,则: 因为 ,所以: 故 整理得: 2.5 2.6 即集成学习器的误差等于个体学习器的误差均值减去集成分歧,这说明好的集成学习器,要求个体...
对示例x,定义学习器hi的分歧为: 集成的分歧 对示例x,定义集成的分歧为: 集成分歧表征了个体学习器在样本x上的不一致性,即在一定程度上反映了个体学习器的多样性。 3、个体学习器hi和集成H的平方误差 个体学习器hi的平方误差: 个体学习器误的加权平均值 : 集成H的平方误差: 4、误差-分歧分解(error-ambiguity ...
《机器学习》Chapter8.5,误差-分解分解公式(8.31)推导 发布于 2022-04-15 21:19 集成学习 误差 分歧 1 条评论 默认 最新 帅炸 我魏琨雨实名点赞 2023-02-21 回复喜欢 打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 其他扫码方式:微信 下载知乎App ...
定义x(t)的分歧值为: d(t) = x(t) – (C1(t) + C2(t) + … + Cm(t)) 误差分歧分解法的具体步骤如下: 1. 将原始信号进行平滑处理,得到一个平滑信号s(t)。 2. 对平滑信号s(t)进行一定次数的Hilbert变换,并将其幅值取对数,得到一组Intrinsic Mode Functions (IMF)。这些IMF具有类似于正弦波的...
误差分歧是指真实值和估计值之间的差异,它反映了估计值与真实值之间的偏差。在许多领域,误差是无法避免的,但我们可以通过分析误差的来源和原因,找到改进的方式。误差分歧分解就是一种常用的方法,它通过将误差分解为多个部分,分析每个部分的贡献程度,从而得出对误差进行改进的建议。 误差分歧分解的方法 误差分歧分解的方...
误差分歧分解公式是用于分析数据中误差和分歧的数学公式。该公式可以将数据中的总变差分解为不同来源的误差和分歧。其中,误差是来自于测量或采样过程中的随机误差,而分歧是来自于数据本身的系统性差异或者不确定性导致的变化。通过对误差和分歧的分解,可以更好地理解数据的特性和质量,并且可以帮助我们识别和改进数据的来...
则集成分歧为： 2.2 个体学习器 在样本 上的平方误差为： 2.3 则集成学习器 在样本 上的平方误差为： 2.4 记弱学习器的误差加权均值为：，则： 因为 ，所以：故 整理得： 2.5 2...