,两个类的概率密度的比值仅依赖于|(x
,l
)|(向量内积运算),其中,l
是所有分量都为1的向量.|(x
,l
)|越小,两个类的概率密度的比值越接近1,点x
越难判别.按照AdaBoost和Arc-X4的原理,当|(x
,l
)|变小的时候,x
的抽样概率应该增大.图5 - 13给出M
=1 000的p
(i
)的平均相对|x
(i
),l
|的散点图.但是在此图上并不能明显看出我们希望看到的趋势,Breiman(1996)也未能解释这个现象,这有待进一步研究.
图5 - 13 抽样概率随|x
(i
),l
|变化的情况
第6章 神经网络与深度学习
人脑是由大量神经细胞经过相互连接而形成的一种复杂的信息处理系统,长期的