Коэффициент разнообразия
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
м (→Коэффициент разнообразия семейства алгоритмов) |
м |
||
Строка 1: | Строка 1: | ||
==Коэффициент разнообразия семейства алгоритмов== | ==Коэффициент разнообразия семейства алгоритмов== | ||
- | |||
Пусть <tex>X</tex> и <tex>Y</tex> - множества произвольной природы. Будем называть <tex>X</tex> ''множеством объектов'', а <tex>Y</tex> - ''множеством ответов''. Пусть также задано отображение <tex>y\::\:X \rightarrow Y</tex>, которое назовем ''целевой зависимостью''. За <tex>X^L</tex> обозначим ''L-элементную выборку'' из <tex>X</tex>, т.е. подмножество <tex>X</tex>, мощность которого равна <tex>L</tex>. | Пусть <tex>X</tex> и <tex>Y</tex> - множества произвольной природы. Будем называть <tex>X</tex> ''множеством объектов'', а <tex>Y</tex> - ''множеством ответов''. Пусть также задано отображение <tex>y\::\:X \rightarrow Y</tex>, которое назовем ''целевой зависимостью''. За <tex>X^L</tex> обозначим ''L-элементную выборку'' из <tex>X</tex>, т.е. подмножество <tex>X</tex>, мощность которого равна <tex>L</tex>. | ||
Версия 14:53, 12 декабря 2008
Коэффициент разнообразия семейства алгоритмов
Пусть и
- множества произвольной природы. Будем называть
множеством объектов, а
- множеством ответов. Пусть также задано отображение
, которое назовем целевой зависимостью. За
обозначим L-элементную выборку из
, т.е. подмножество
, мощность которого равна
.
Определение. Карта (вектор) ошибок алгоритма на выборке
есть отображение
, равное единице, если алгоритм ошибается на объекте, и нулю в противном случае:
Определение. Коэффициентом разнообразия семейства алгоритмов на выборке
называется число всевозможных карт ошибок данного семейства на выборке
:
Очевидно, .