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泛化的基本假设

泛化的基本假设

作者: 鹰了个鹰 | 来源:发表于2019-06-19 02:15 被阅读0次

以下三项基本假设阐明了泛化:

  • 我们从分布中随机抽取独立同分布 (i.i.d) 的样本。换言之,样本之间不会互相影响。(另一种解释:i.i.d. 是表示变量随机性的一种方式)。
  • 分布是平稳的;即分布在数据集内不会发生变化。
  • 我们从同一分布的数据划分中抽取样本。

在实践中,我们有时会违背这些假设。例如:

  • 想象有一个选择要展示的广告的模型。如果该模型在某种程度上根据用户以前看过的广告选择广告,则会违背 i.i.d. 假设。
  • 想象有一个包含一年零售信息的数据集。用户的购买行为会出现季节性变化,这会违反平稳性。

如果违背了上述三项基本假设中的任何一项,那么我们就必须密切注意指标。

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