23、弗里德曼切换顺序问题及改进开关顺序的修正

弗里德曼切换顺序问题及改进开关顺序的修正

在相关研究中,涉及到自行车内部改进开关的应用规则以及弗里德曼切换顺序存在的问题,还有对改进开关顺序的修正等内容。下面将详细介绍这些方面。

自行车内部改进开关规则

自行车内部改进开关的应用遵循以下规则:
1. 若 $A_j^i$ 是开放且活跃的,切换自行车的一条边。
2. 令 $j := b_{\ell(b + 1) + 1}$,除规则 1 外,还需切换 $A_j^{\ell(b + 1)}$ 的第二条边。
3. 若 $A_j^i$ 是不活跃的,且 $b < 2^{i - 1} + j \cdot 2^i$,切换自行车的一条边。
4. 若 $A_j^i$ 是不活跃的,$b \geq 2^{i - 1} + j \cdot 2^i$ 且 $z < \frac{1}{2}(b - 1 - g)$,切换 $A_j^i$ 的两条边;若 $z \geq \frac{1}{2}(b - 1 - g)$,则只切换一条边。

以下定理对出现记录进行了正确描述:
定理 2:假设按照规则 1 到 4 应用自行车内的改进开关。设 $b \in B_n$ 且 $A_j^i$ 是一个自行车,那么 $(b_j^i, 0, A_j^i)$ 和 $(b_j^i, 1, A_j^i)$ 的出现记录由以下系统正确指定:
[
\begin{align }
|\varphi_{\sigma_b}(b_j^i, 0, A_j^i) - \varphi_{\sigma_b}(b_j^i, 1, A_j^i)| &\leq 1 \
\varphi_{\sigma_b}(

### 关于弗里德曼均方误差公式 在机器学习领域,均方误差(Mean Squared Error, MSE)是一个常用的损失函数,用于衡量模型预测值与实际观测值之间的差异。对于弗里德曼在其GBM算法中提到的均方误差计算方式,其核心在于最小化L2范数下的平方差。 具体来说,在构建梯度提升树的过程中,每棵树的目标是拟合之前所有树残差的负梯度。为了实现这一点,采用均方误差作为分裂节点的标准之一,即通过寻找能够使子节点内样本目标变量的平均值与其真实值之间差距尽可能小的方式进行分割[^1]。 当涉及到具体的数学表达形式时,给定一组含有\(n\)个样本的数据集\(\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_n,y_n)\}\),其中\(y_i\)表示第i个实例的真实标签,而\(f(x_i)\)代表对应的预测得分,则均方误差可以定义如下: \[ \text{MSE}=\frac{\sum_{i=1}^{N}(y_i-f(x_i))^2}{N} \] 此公式表明了均方误差是如何量化单个决策树或整个集成模型性能的一个重要指标。它不仅反映了模型整体的表现情况,而且也广泛应用于监督学习任务中的回归分析部分[^2]。 ```python from sklearn.metrics import mean_squared_error # 假设有两个列表分别存储真实的y_true和预测的结果y_pred y_true = [3, -0.5, 2, 7] y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8] # 计算均方误差 mse_value = mean_squared_error(y_true, y_pred) print(f"The Mean Squared Error is {mse_value}") ```
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