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chapter8modelinferenceandaveraging-資料下載頁

2024-10-24 17:57本頁面

【導(dǎo)讀】觀測數(shù)據(jù)Z，參數(shù)θ，缺失數(shù)據(jù)mZ，完全數(shù)據(jù)(,)mTZZ?可以降低方差而保持偏倚不變。為去除第i個觀測第m個模型的預(yù)測；

　　

【正文】，因?yàn)槠泻头讲畈痪哂锌杉有浴? 模型平均和堆棧訓(xùn)練集 Z，有 M個候選模型量的后驗(yàn)分布后驗(yàn)均值：頻率論：給定預(yù)測尋找權(quán)值使問題：線性回歸會將全部權(quán)值置于極大模型上，而忽略了其的模型復(fù)雜性。解決：堆棧為去除第 i個觀測第 m個模型的預(yù)測；沖擊抽取自助法樣本用模型擬合每一個，產(chǎn)生預(yù)測選擇對應(yīng)的模型預(yù)測

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