理解 Bayes optimal error 貝葉斯最優誤差

時間 2021-08-15

標籤機器學習數據挖掘简体版

原文原文鏈接

最近學習ML項目構建的時候涉及到「極限模型」的問題，其中談到貝葉斯最優誤差即系統所能達到的最低誤差，那麼貝葉斯誤差是什麼呢？在看過一些資料後，以下是我的總結以及一些個人想法：貝葉斯最優誤差是已知真實分佈前提下的最優誤差這裏可能產生的疑問：既然已知了真實的分佈，那麼爲什麼會有誤差呢？需要注意的，貝葉斯最優誤差針對的是「分類問題」，即給出確切的類別而並非給出一個分佈。事實上，如果我們需要給出的是

>>阅读原文<<

1. Bayes' Rule-貝葉斯定理
2. Naive Bayes貝葉斯
3. Bayes Rule （貝葉斯公式）
4. 變分貝葉斯（Variational Bayes）
5. 偏差、方差、貝葉斯誤差
6. 貝葉斯規則(Bayes’ rule)
7. Naive Bayes（樸素貝葉斯）
8. 樸素貝葉斯（Naive-Bayes）
9. 貝葉斯估計-naive Bayes
10. 樸素貝葉斯（naive Bayes）原理
更多相關文章...
• 錯誤處理 - RUST 教程
• Lua 錯誤處理 - Lua 教程
• RxJava操作符（五）Error Handling
• PHP Ajax 跨域問題最佳解決方案

相關標籤/搜索