- Ng, AY e Jordan, MI (2001). Sobre classificadores discriminativos vs. generativos: Uma comparação entre regressão logística e Bayes ingênuo . Avanços em sistemas de processamento de informações neurais, 14 , pp. 841-8, MIT Press.
No artigo acima, os autores mencionaram "erro assintótico". Alguém pode explicar um pouco sobre isso?
Por exemplo, o resumo do artigo inclui:
A aprendizagem discriminativa tem menor erro assintótico, um classificador generativo também pode abordar seu erro assintótico mais alto muito mais rapidamente.
Qual é a definição exata de "Erro assintótico"?
machine-learning
terminology
farol
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Respostas:
Significa o erro de um método quando você percorre toda a população através dele. É uma medida útil do método, pois indica o melhor que você poderia obter de um método. Além disso, você deseja saber com que rapidez o método converge para o erro assintótico, porque na maioria dos casos não é possível administrar a população.
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O que isso significa é apenas o erro ao qual o algoritmo é assintótico. Suponha que tenhamos um erro que é o erro limitador que um algoritmo pode obter após várias iterações, não importa quantas. O erro para o iteração é, em seguida, (tipicamente) maior do que o erro associado com um número limitativo de iterações. O texto está comparando um erro maior do terminal que é rapidamente alcançado por menos iterações com um erro menor do terminal que leva mais iterações para ser alcançado.ith
Um problema é que o erro do terminal pode ser apenas relativamente constante, de modo que o idioma usado é inexato. Na cotação, "inferior" significa erro absoluto menor e "superior" significa erro absoluto maior.
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