统计研究
統計研究
통계연구
Statistical Research
2009年
2期
58~61
,共null页
算法建模 贝叶斯规则 预测误差 组合方法
算法建模 貝葉斯規則 預測誤差 組閤方法
산법건모 패협사규칙 예측오차 조합방법
Algorithmic modeling; Bayesian rules; Prediction error; Ensemble methods
Breiman并没有算法建模的一个完整体系,而且其许多研究都以工作论文的形式出现,对于这些方法机理的解析度都不够。本文在研究Breiman自1978年至2002年的论文和著作的基础上,概括出算法建模思想形成中的两个重要内容：建模目的,组合算法。
Breiman併沒有算法建模的一箇完整體繫,而且其許多研究都以工作論文的形式齣現,對于這些方法機理的解析度都不夠。本文在研究Breiman自1978年至2002年的論文和著作的基礎上,概括齣算法建模思想形成中的兩箇重要內容：建模目的,組閤算法。
Breiman병몰유산법건모적일개완정체계,이차기허다연구도이공작논문적형식출현,대우저사방법궤리적해석도도불구。본문재연구Breiman자1978년지2002년적논문화저작적기출상,개괄출산법건모사상형성중적량개중요내용：건모목적,조합산법。
Breiman had not given a detailed frame of algorithmic modeling, and most of his research displayed in working papers, didn＇t minutely dissected correspondingly. After the study of papers and works of Breiman, published from 1978 to 2001, we summarized two emphases in development of algorithmic modeling： the goal of modeling and ensemble methods.
