关于随机判别原理的一个数值实例
计算机视觉与模式识别
2007-05-23 v1 机器学习
摘要
关于分类集成方法的研究面临着对各组件互补优势进行建模的困难。Kleinberg 的随机判别（SD）理论通过集成的丰富性、均匀性和可投影性等数学概念严格地解决了这一问题。我们通过一个非常简单的数值实例解释了这些概念，该实例捕获了 SD 理论与方法的基本原理。我们关注点集覆盖中的一个基本对称性，这是导致该理论建立的关键观察。我们相信，更好地理解 SD 方法将有助于开发更好的工具来分析其他集成方法。
引用
@article{arxiv.cs/0402021,
title = {A Numerical Example on the Principles of Stochastic Discrimination},
author = {Tin Kam Ho},
journal= {arXiv preprint arXiv:cs/0402021},
year = {2007}
}
备注
Proceedings of the 7th Course on Ensemble Methods for Learning Machines at the International School on Neural Nets ``E.R. Caianiello''