本文主要是介绍置信机制 自助法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
置信机制与自助法
一、置信机制
参考文献：
[1] 蒋方纯, 田盛丰, 尹传环. 机器学习置信度机制研究综述[J]. 北京交通大学学报, 2014, 38(3):111-117.
直接构造置信度
- 归纳式——-贝叶斯方法
- 直推式——-基于算法的随机性，根据已知样本与未知样本的特征关系，得出置信度和结果
间接转换置信度
- 模糊隶属函数
- 神经网络
设置置信度阈值
设置阈值，将样本空间分为拒绝区域和接受区域，只对接受区域进行分类，舍弃拒绝区域，排除可能引起错误判断的样本，降低分类的错误率。
接受区域的范围为
n*
二、自助法
https://www.jianshu.com/p/708dff71df3a
自助法：容量为n的样本N中有放回的抽取n个样本作为一个booststrap sample，重复进行B次(一般为1000)，得到B个booststrap samples。
自助法是一种对于小样本数据的抽样方法，可以增加样本数量，对于数据量较小的数据集训练，很有效果。
三、基于自助法的置信阈值求解
应用自助法对每一类数据进行抽样，B个样本集，将每一个样本集输入训练好的网络，预测样本集中每一样本属于这一类的概率，进行排序，根据置信阈值公式求解B个样本集的置信阈值为
这篇关于置信机制 自助法的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
