機器學習筆記(四)機器學習可行性分析
從大量數據中抽取出一些樣本,例如,從大量彈珠中隨機抽取出一些樣本,總的樣本中橘色彈珠的比例為,抽取出的樣本中橘色彈珠的比例為,這兩個比例的值相差很大的幾率很小,數學公式表示為:
用抽取到的樣本作為訓練樣本集(in-sample),可以求得一個最佳的假設g,該假設最大可能的接近目標函數f,但是在訓練樣本集之外的其他樣本(out-of-sample)中,假設g和目標函數f可能差別很遠,不能說抽取樣本分布等同於所有樣本的分布,只是大致相近。
二者的錯誤幾率相差為:
當數據資料足夠多,且模型H集合有有限個的選擇,可以得到Ein和Eout是大致相等的
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