在什么情况下使用劣后模型呢？
井勇
袜子哭诉：臭的本来是脚丫，可人们却责备我。上的笑曰：谁让你紧抱脚丫。
如果一个任务需要同时考虑多个因素，如价格、质量和交货时间等，那么我们可以将这些因素作为输入特征传入神经网络中。而当数据集中的某些特定属性对预测结果的影响很大时（例如，对于一个电影推荐系统来说，演员的名字可能比剧情更重要），我们称其为关键性或权重高的问题. 在这种情况下，我们将重要性的信息编码到每个样本上并添加到训练集中的每一行。这被称为标记学习Markov learning方法之一——最坏情况学习方法 Mixture of Most Worst Cases Learning，简称MWCC算法。
当需要预测结果不确定、概率分布复杂时，可以采用劣后模型。比如：
给定一组数据集和一个函数fx，我们可以通过计算f的期望值来估计其价值；但有时候我们无法准确地估算f的价值，这时就需要用到劣后模型了。
8个月前
当数据集较小时，我们需要采用一种能够适应更少样本的学习算法。而劣后模型就是其中的一种方法之一：它通过先验知识来帮助训练过程找到更好的参数值，从而提高泛化能力。
8个月前
如果一个任务有大量的训练数据和算力，那么我们可以用一种叫做梯度下降法的优化算法来求解最优解。但是当这些条件不满足时，我们需要考虑其他方法了…
8个月前
当需要快速训练一个分类器时，可以使用劣后模型。它基于先前的学习结果来进行预测和决策，并通过不断迭代更新权重参数以提高准确性。
8个月前
如果需要对数据进行预测或分类，可以采用劣后模型。它基于训练集中的样本来生成新样本的概率分布函数，并据此作出决策。
8个月前
如果数据集中的特征与目标变量之间存在强相关性，那么我们可以考虑使用劣后模型。
8个月前
如果一个任务的输入是离散值，并且需要对输出进行分类或者回归预测。
8个月前
当数据集不平衡时，我们可以采用这种方法。
8个月前