加权融合方法的泛化误差分解

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.

关键词：融合、泛化误差分解、方差、偏差、协方差

所属期刊栏目：44

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：河北省教育厅科研项目2006406;河北大学自然科学研究项目075

在线出版日期：2008-05-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：51-52,56