文档介绍：第五章评估假设
Evaluating hypotheses
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评估假设
样本误差率,真实误差率
观察的假设误差率的置信区间
估计量
二项分布,正态分布,中心极限定理
配对 t 测试
学****算法比较
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2
样本错误率
对于于从X中抽取的样本S,某假设关于S的样本错误率(sample error),是该假设错误分类的实例在S中所占比例:
假设h关于目标函数f 和数据样本S的样本错误率(标记为errorS(h))为:
其中n为S中样例数量,而在时为1,否则为0。
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真实错误率
真实错误率(true error):对于按D分布随机抽取的实例,该假设对它错误分类的概率。
假设h关于目标函数f 和分布D的真实错误率(由errorD(h)表示),为h 误分类按D分布随机抽取实例的概率:
记号表示概率在实例分布D上计算。
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4
考虑的问题
errorS (h) 在何种程度上提供了对errorD (h) 的估计?
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5
问题估计误差
:若S为训练集,在S上测试假设得到的样本错误率对真实错误率的估计偏差为:
要使errorS(h)对errorD(h)无偏估计,假设h和样本S必须独立选取。
,反映随机变量与其均值间的差距,应选择参数值和估计值之间期望平方误差最小的假设。
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6
例:
对n=40个随机样例的样本产生r=12个错误,那么对errorD(h)的无偏估计为errorS(h)=r /n= .
那么errorD(h)究竟是多少?
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