【 摘 要 】 文中使用MMTD算法来对落入置信区间的概率大小进行评估。文章将MMTD算法在评估假设中进行应用是创新点。
【 关键词 】 样本错误率;MMTD;置信区间
A Study on MMTD Algorithm based on the Assumption of Assessment
Zhu Li-zhi
（Nanjing University of Aeronautics and Astronautics Information Center JiangsuNanjing 210016）
【 Abstract 】 We use the MMTD algorithm to evaluate the probability size confidence interval. In this paper， the MMTD algorithm in evaluating hypotheses application is the innovation point of this article.
【 Keywords 】 sample error rate;MMTD;confidence interval
1 引言
在机器学习的算法中对假设的精度进行经验评估是机器学习中的基本问题。经验评估算法是机器学习重要算法，假设评估算法能够根据样本的概率得出相应的真实错误率置信区间。在机器学习中的评估假设算法中，主要讨论和分析的是样本错误率的概率与真实错误率之间的有机联系。通过样本错误率的计算如何得出真实错误率置信区间，这是评价假设中关键技术和算法。
样本错误率与真实错误率是两种不同的概率，这两种概率存在某种必然的联系。真实错误率的置信区间是由样本错误率得出的。因此在这里要对真实错误率值的置信度进行评价，对真实错误率值的置信度如何进行评价已有多种算法。
置信度有好与坏的区分。然而置信度好与坏，置信度好则真实错误率落入置信区间的概率就大，置信度坏则真实错误率落入置信区间的概率就小，但事物大与小的属性值符合三值逻辑的讨论范围。如果某类实体的属性符合三值逻辑讨论的范围，那么实例的取值符合中介逻辑的取值特性。在这里根据上述理由和讨论将MMTD算法在评估假设中的置信度上进行应用是首先次，这也是本文的创新之处。
2 样本错误率和真实错误率
“为解决errors （h）在何种程度上提供了对errord （h）的估计的问题，先考虑h为离散值假设的情况。具体地说，比如我们要基于某离散值假设h在样本s上观察到的样本错误率估计它的真实错误率，其中：
（1）样本s包含n个样例，它们的抽取按照概率分布，抽取过程是相互独立的，并不依赖于h。
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