Stochastic是什么意思,从词根词缀详细解释
时间: 2023-04-08 11:00:38 浏览: 254
Stochastic是一个形容词,源于希腊语stochastikos,意为“随机的、偶然的”。在数学和统计学中,Stochastic通常用于描述随机过程或随机变量,即具有随机性质的过程或变量。Stochastic过程是一种随机过程,其演化是由随机变量的取值决定的。Stochastic变量是一种随机变量,其取值是由随机事件决定的。总之,Stochastic是指具有随机性质的事物。
相关问题
Stochastic和random的区别是什么,举例子详细解释
Stochastic和random都是随机性的概念,但它们的区别在于随机性的来源和性质。Random是指完全随机的事件,没有任何规律可循,比如抛硬币、掷骰子等。而Stochastic则是指具有一定规律性的随机事件,其结果是由一系列概率分布决定的,比如股票价格的波动、天气预报等。
举个例子,抛硬币是一个random事件,因为硬币的正反面是完全随机的,没有任何规律可循。而股票价格的波动则是一个stochastic事件,因为股票价格的变化是由多种因素决定的,比如公司业绩、市场情况等,这些因素的影响是具有一定规律性的,但具体的结果是不确定的,因此股票价格的波动是具有随机性的。
总之,Stochastic和random都是随机性的概念,但它们的区别在于随机性的来源和性质。
Stochastic Gradient Boosting是什么
Stochastic Gradient Boosting (SGB) 是一种基于决策树的集成学习算法,它是 Boosting 类算法中的一种。它通过将多个弱分类器组合成一个强分类器来提高预测准确性。相比于传统的 Gradient Boosting 算法,SGB 引入了随机化的思想,通过随机选取一部分样本和特征来构建每个决策树,从而减少了过拟合的风险。
具体来说,SGB 在每次迭代时,首先从训练集中随机选择一部分样本(通常是不放回抽样),然后再从所有特征中随机选择一部分特征用于构建决策树。在构建决策树时,每个节点的分裂都是基于样本和特征的随机子集进行的。最终,将所有构建好的决策树组合起来,形成一个强分类器。
SGB 在实现上较为简单,同时也具有较好的预测准确性和鲁棒性,因此在实际应用中得到了广泛的应用。
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