貝葉斯誤差的理解

阿新 • • 發佈：2018-12-27

以中國歷史所有股票的行情交易資料來預測明天的漲跌方向；那麼理論上存在無數個學習器，按照學習器的誤差來升序排列，排名第一的誤差就是貝葉斯誤差；如果明天的漲跌方向完全決定於行情資料，那麼理論上的貝葉斯誤差為0，但行情資料的資訊不夠充分的，行情資料的資訊發揮到極致，也會存在一個誤差，這個誤差就是貝葉斯誤差；

個人理解：當前的資料在發揮了極致水平下的誤差，是當前資料的固有屬性；我們所有基於當前資料訓練出來的模型誤差都不可能低於該誤差；如果增加更多的資料（從廣度與深度擴充套件），如果資料有效，那麼貝葉斯誤差就會減少；

應用：人類在影象識別領域內的貝葉斯誤差即人類的最高水準；

可以參考如下解釋：

Even the best predictor will sometimes be wrong. Imagine predicting height based on gender. If you had the best predictor available you would still incur error because height does not depend solely on gender. The best predictor is typically called the Bayes predictor

貝葉斯誤差的理解

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