集合不等式之Bonferroni inequality
Bonferroni不等式： \(\begin{array}{l} p({A_1} \cap {A_2}) \ge p({A_1}) + p({A_2}) - 1\\ p({A_1} \cap {A_2}.... \cap {A_n}) \ge p({A_1}) + p({A_2 ...
原文：数据处理不等式：Data Processing Inequality
我是在差分隐私下看到的，新解决方案的可用性肯定小于原有解决方案的可用性，也就是说信息的后续处理只会降低所拥有的信息量。 那么如果这么说的话为什么还要做特征工程呢，这是因为该不等式有一个巨大的前提就是数据处理方法无比的强大，比如很多的样本要分类，我们做特征提取后，SVM效果很好 ，但是如果用DNN之类的CNN AuToEncoder，那么效果反而不如原来特征。这样就能理解了，DNN提取能力更强，那 ...
2017-11-02 11:48 0 1409 推荐指数：
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