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8.1 Noise and Probabilistic Target

作者:互联网

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Recap: The Learning Flow

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如果资料有noise会发生什么?

Noise

在介绍pocket算法之前简单的介绍了noise。
noise有以下几种情况:

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Probabilistic Marbles

有noise时可以认为是有“会随时间变色”的弹珠,只要记录在取样时的颜色即可。整体的性质是不会变的,橘色的概率仍然是可以被预测的。
i.i.d.:independent and identically distributed 独立同分布。
P(y∣x)P(y|\mathbf{x})P(y∣x):代表在已经确定是x\mathbf{x}x弹珠的情况下的两种颜色的概率。
VC Bound在有noise的情况下仍然有效。

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Target Distribution:P(y∣x)P(y|\mathbf{x})P(y∣x)

例子:一个点有70%的概率是圈,那么就认为它是圈(ideal mini-target),其30%是叉的概率被视为杂讯。
deterministic target可以被看作target distribution的一种特殊情况。
学习的目标:在常见的点上要做的好(接近mini-target)。

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The New Learning Flow

以上说明了pocket的可行性。

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Fun Time

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标签:8.1,Noise,mathbf,target,弹珠,概率,noise,Learning,Probabilistic
来源: https://blog.csdn.net/Exupery_/article/details/77119554