原文:為什么機器學習中常常假設數據是獨立同分布的?

獨立 相關的關系: 獨立,兩個事件的發生沒有任何關系 相關,一般指線性相關,不相關指不線性相關,但或許滿足非線性相關 同分布: 意味着X 和X 具有相同的分布形狀和相同的分布參數,對離散隨機變量具有相同的分布律,對連續隨機變量具有相同的概率密度函數,有着相同的分布函數,相同的期望 方差。 獨立同分布 iid 在不少問題中要求樣本 數據 采樣自同一個分布是因為希望用訓練數據集訓練得到的模型可以合理用 ...

2018-04-05 12:07 0 3710 推薦指數:

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數據獨立同分布檢驗

同分布檢驗 1.1 判斷數據是否來自於某種分布 p值大於0.05,接受原假設,即原數據符合正態分布。 1.2 判斷兩組數據是否同分布 p值小於0.05,所以x與y分布不一樣。 非參數檢驗 ...

Wed Jul 08 19:25:00 CST 2015 3 5026
獨立同分布(iid)

是指隨機過程中,任何時刻的取值都為隨機變量,如果這些隨機變量服從同一分布,並且互相獨立,那么這些隨機變量是獨立同分布。如果隨機變量X1和X2獨立,是指X1的取值不影響X2的取值,X2的取值也不影響X1的取值且隨機變量X1和X2服從同一分布,這意味着X1和X2具有相同的分布形狀和相同的分布參數 ...

Tue Apr 28 07:41:00 CST 2020 0 784
獨立同分布(總結)

,那么這些隨機變量是獨立同分布獨立同分布最早應用於統計學,隨着科學的發展,獨立同分布已經應用數據挖掘,信 ...

Sat Oct 24 20:56:00 CST 2020 0 674
關於機器學習中的i.i.d假設

機器學習領域有個很重要的假設:IID獨立同分布假設,就是假設訓練數據和測試數據是滿足相同分布的, 這是通過訓練數據獲得的模型能夠在測試集獲得好的效果的一個基本保障。 怎么知道訓練數據和測試數據獨立同分布的呢? 訓練集訓練出了模型,測試集准確性比較低??? ...

Tue Nov 20 07:04:00 CST 2018 0 1174
機器學習基礎---邏輯回歸(假設函數與線性回歸不同)

一:分類 (一)分類基礎 在分類問題中,你要預測的變量y是離散的值,我們將學習一種叫做邏輯回歸 (Logistic Regression) 的算法,這是目前最流行使用最廣泛的一種學習算法。 在分類問題中,我們嘗試預測的是結果是否屬於某一個類(例如正確或錯誤)。分類問題的例子有:判斷一封 ...

Fri May 01 04:53:00 CST 2020 0 1366
機器學習——如何評價假設函數h(x)

當你的假設函數有很低的“訓練錯誤”(training error)的時候,它不一定是個好的假設函數 如 \[{h_\theta }\left( x \right) = {\theta _0} + {\theta _1}x + {\theta _2}{x^2} + {\theta _3}{x ...

Wed Oct 31 23:48:00 CST 2018 0 828
機器學習中常見的損失函數

  損失函數是機器學習中常用於優化模型的目標函數,無論是在分類問題,還是回歸問題,都是通過損失函數最小化來求得我們的學習模型的。損失函數分為經驗風險損失函數和結構風險損失函數。經驗風險損失函數是指預測結果和實際結果的差別,結構風險損失函數是指經驗風險損失函數加上正則項。通常 ...

Mon Jul 02 04:34:00 CST 2018 0 2050
 
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