?样本外
首先是在“人脸流形”上的识别,随后应用LE的线性化算法LPP进行人脸识别,解决了流形学习对样本外(Out-of-Sample)的学习问题。应用UDP算法进行人脸识别实验,实验结果表明UDP算法较好的解决了流形学习的分类问题。
?外样本
另外像做时间序列建模时,有时候要分内样本(in-sample)和外样本(out-of-sample),外样本的功能其实就是检验内样本拟合出来的模型的有效性。这就和Cross-validation 的思想有点接近。
?样本
?测试资料
...捕捉了训练资料中的有用资 讯而且也包含了无用的资讯,结果它将只是去记忆 并拟合训练资料,但是对于 测试资料 ( out-of-sample ) 的预测结果将是相当的差。这个有关预测结果方面 的问题早已被很多研究学者所关注。
样本外检验
样本外预测
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