保角预测教程
格伦·谢弗，弗拉基米尔·沃夫克; 9(12):371−421, 2008.
摘要
保角预测使用过去的经验来确定精确的水平对新预测的信心。给定错误概率ε、 以及进行预测的方法ŷ标签的年，它生成一组标签，通常包含ŷ，它还包含年概率为1–ε。保角预测可以应用于任何生产方法ŷ：最近邻法，支持向量机，ridge回归等。
保角预测设计用于在线设置，其中标签是连续预测的，每个标签在接下来是预测。共形函数最新颖、最有价值的特征预测是如果对连续的示例进行采样独立于同一分布，然后是连续分布预测将是正确的1ε时间，即使他们基于累积数据集而不是独立数据套。
除了对连续示例进行采样的模型之外独立地，其他在线压缩模型也可以使用保角预测。广泛使用的高斯线性模型就是其中之一。
本教程对保角预测，并通过几个数值示例进行工作。A类有关该主题的更全面的介绍，请参阅随机世界中的算法学习弗拉基米尔·沃夫克，Alex Gammerman和Glenn Shafer（Springer，2005）。
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