以前的观点：噪音是错误的数据；
现在的观点：噪音不仅包括错误的数据，而且包括正确的数据，但由于采样的原因导致数据偏少，而对学习器而言等同于噪音；比如说5分类，其中一个类别只有10个样本，其他4个类别各有100万条样本，那么这10个样本就称之为噪音；称之为sampling noise；
噪音的本质：数据对预测是无效的；一种是对未来完全无用的数据，这种数据再多也是噪音；一种是对数据对未来预测有帮助，但 数据量稀少对未来预测也是随机的，也等同于噪音效果；
噪音的一个错误认识
猜你喜欢
转载自blog.csdn.net/ningyanggege/article/details/81026875
今日推荐
周排行