一般认为,有用信息具有较大的方差,噪声有较小的方差。
主成分分析,选择方差最大的方向投影,并去掉多余的维度(特征),达到降噪的目的。
9-2
9-3
具有多重共线性的数据不适合使用主成分分析。举例来说,对于一个二分类问题,正例样本为(1,1,1,1,1),负例样本为(0,0,0,0,0)。
9-4[?]
9-5
9-6
两个公式的导数如下。
有如下的函数图像。
9-7
k邻近,阿西吧
10-1
10-2
由定理10.1可知,为了得到更好的继承效果,需要每个模型具备一定的差异性,并且随着数量的增多,其错误率会下降,并趋近于0.
集成学习可以避免过拟合,避免过拟合的前提是:各基模型的差异需要尽可能的大。可以采用Bagging类方法或者Booting类方法。
10-3
1.自训练算法和EM算法都属于半监督学习算法,需要有一些有标注数据训练模型;
2.两者都属于迭代优化策略。
3.自训练没有机制保证每次加入训练集的样本的伪标签是正确的,而EM算法可以通过不断地EM迭代,最大化边际似然函数。
10-4[纳尼???]
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