加权融合方法的泛化误差分解

• 作者: 崔丽娟 李凯 王秋菊
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 融合 泛化误差分解 方差 偏差 协方差
• 年，卷（期）: 2008,（12）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 51-52,56
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 2062字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.12.015

摘要

机器学习的性能可以通过泛化误差表达,泛化误差越小,则该学习性能越好,反之则性能越差.为了进一步研究泛化误差的特性,通常采用泛化误差分解的方法.针对加权融合方法,并应用平方误差损失函数,给出了泛化误差的一种分解,在此基础上.进一步获得了加权融合方法的最优泛化误差分解.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李凯	河北大学数学与计算机学院	52	435	12.0	19.0
2	王秋菊	河北大学新闻传播学院	40	217	8.0	13.0