极大似然估计与经验风险最小化

最新推荐文章于 2022-08-29 19:04:27 发布
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博客围绕极大似然估计与经验风险最小化展开，但内容缺失，关键信息不明。推测可能会阐述两者概念、关系及应用等信息技术领域相关内容。
经验风险最小化和极大似然估计的关系
老猿Python
08-31 805
本文介绍了经验风险最小化和极大似然估计的定义，当模型是条件概率分布、损失函数是对数损失函数时，经验风险最小化就等价于极大似然估计，本文对这个等价关系进行了推导解释。
线性回归--经验最小化，结构最小化，最大似然估计，最大后验估计
baochunlei1的博客
12-08 1249
自己开发了一个股票智能分析软件，功能很强大，需要的点击下面的链接获取： https://www.cnblogs.com/bclshuai/p/11380657.html 1.1 线性回归 1.1.1 原理简介 线性回归是对一次函数的拟合y=θ1x1+……+θixi+b，其中xi为自变量，每一个输入向量（x1……xi）就是一个特征向量，可以用最小二乘法推导出参数矩阵计算公式，也可以用迭代的方法求出参数值。设定损失函数，一般为误差均方根（RMSE），或者直接用均方误差，对参数求偏导数，...
特定条件下经验风险最小化等价于极大似然估计的证明
njustzj001的专栏
04-09 1万+
看过李航老师的《统计学习方法》的同学都知道，机器学习（统计学习）的三要素为：模型、策略、和算法。其中，模型就是所要学习的条件概率分布或者决策函数。模型的假设空间包含所有可能的条件概率分布或决策函数。统计学习的目标在于从假设空间中选取最优模型。其中的两种选择最优模型的策略就是经验风险最小化和结构风险最小化。而算法负责根据策略求解出最优模型。 今天我尝试着给出《统计学习方法》第9页的“当模型是条件概
经验风险最小化与极大似然估计概念
asdwt123的专栏
08-29 529
概念理解
证明模型是条件概率分布，当损失函数是对数损失时，经验风险最小化等价于极大似然估计。
authorized_keys的博客
10-18 2427
———————————————— 版权声明：本文为优快云博主「fxnfk」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/familyshizhouna/article/details/70160782 ———————————————— 李航 《统计学习方法》 第一章 习题 2. 通过经验风险最...
经验风险最小化
gracetrace9的博客
02-19 535
斯坦福机器学习课程之经验风险最小化，学习心得。 bias-variance trade-off（偏差-方差权衡） 欠拟合underfitting，偏差高 过拟合overfitting，方差高 训练误差e：在样本集中，错误分类训练样本所占的比例。训练误差也成为风险。 经验风险最小化（empirical risk minimization, ERM），就是
经验风险最小化、结构风险最小化、极大似然估计、最大后验概率估计...||《统计学习方法》李航_第1章_蓝皮（学习笔记）
Rlin_by的博客
05-11 2136
第1章 统计学习方法概论监督学习统计学习三要素模型策略（经验风险和结构经验风险）判别模型与生成模型补充（含课后作业）MLE、MAP和贝叶斯估计证明经验风险最小化等价于极大似然估计（在特定条件下）证明结构风险最小化与最大后验概率等价（在特定条件下）贝叶斯估计 挑重点记录一下。 监督学习 监督学习有一个重要的假设：设输入的随机变量XXX和YYY遵循联合概率分布P(X,Y)P\left( {X,Y} \...
《统计学习方法（第二版）》李航 读书笔记 （4）第一章习题手写解答 伯努利模型的极大似然估计和贝叶斯估计；通过经验风险最小化推导极大似然估计
大白的博客
04-07 1349
《统计学习方法（第二版）》李航 读书笔记 （4） 第一章习题手写解答 伯努利模型的极大似然估计和贝叶斯估计；通过经验风险最小化推导极大似然估计 监督学习方法又可以分为生成方法（generative approach）和判别方法（discriminative approach），所学到的模型也就是生成模型和判别模型 生成方法：由数据学习联合概率分布P(X,Y)，然后求出条件概率分布P(Y|X)...
(斯坦福机器学习笔记)之经验风险最小化
万德1010的博客
02-07 1673
经验风险最小化这节课的内容全是算法，最终推导出了一个可供我们定性分析模型复杂度和所需最少训练样本数的关系的结论。 首先定义ϵ̂ (h)\hat{\epsilon}(h)定义为m个样本的平均误差,又叫训练误差，即ϵ̂ (hθ)=1m∑i=1kI{hθ(xi)≠yi}\hat{\epsilon}(h_{\theta})=\frac{1}{m}\sum\limits_{i=1}^{k}I\{h_{\th
最大后验估计_最大化似然函数与最小化损失函数的关系
weixin_39725924的博客
12-19 840
之前多次遇到这个问题，每次都是一知半解的状态。今天下决心，一定要把它梳理清楚。经过学习，我按照自己理解的思路进行整理，若有不正确的地方望指正。 1. 相关概念首先，我们要明确经验风险最小化、结构风险最小化、最大化似然估计，以及最大化后验概率等相关概念。给定一个训练数据集 经验风险模型 关于训练数据集的平均损失称为经验风险。经验风险最小化（Empirical Risk Minimization，...
经验风险最小化的证明
weixin_47532216的博客
11-11 457
  通过经验风险最小化推导极大似然估计。 证明模型是条件概率分布， 当损失函数是对数损失函数时， 经验风险最小化等价于极大似然估计。
最大似然估计与经验风险最小化；最大后验估计与结构风险最小化
qq_40598006的博客
02-06 738
当模型是条件概率分布，损失函数是对数损失函数时，经 验风险最小化就等价于极大似然估计。
关于最大后验概率估计就是结构风险最小化的详解（统计学习方法）
向着星辰大海
03-15 5226
详解最大似然估计（MLE）、最大后验概率估计（MAP），以及贝叶斯公式的理解（1）最大似然估计    这篇文章中提到，关于最大似然估计，使用频率去估计概率，在抛硬币问题中会得到正面向上的概率是0.7的结论，其原因是由于样本数量太小，使用经验风险最小化会出现过拟合现象。    经验风险：即模型关于训练样本集的平均损失。（2）最大后验概率估计：   为了解决过拟合问题，在抛硬币例子中加入了先验概率P...
极大似然估计 最大后验概率估计
chaoshengmingyue的博客
07-09 1854
经验风险最小化 结构风险最小化
【机器学习】统计知识之经验风险最小化与结构风险最小化
duxinyuhi的专栏
10-18 1135
1.经验风险最小化：极大似然估计(maximum likelihood estimation, MLE) 就是经验风险最小化的一个例子 当模型时条件概率分布，损失函数是对数损失函数，经验风险最小化就等价于极大似然估计 2.结构风险最小化：最大后验概率估计(maximum posterior probability estimation, MAP)就是结构风险最小化的一个例子
学习理论之经验风险最小化——Andrew Ng机器学习笔记（七）
A_cainiao_A
01-06 6353
内容提要到现在监督式学习已经基本上学完了，这篇博客主要想写的是一些关于机器学习的理论，即什么时候用什么学习算法，什么样的学习算法有什么样的特点或者优点。在拟合的时候应该怎么选取拟合模型实际上是在欠拟合和过拟合之间做着权衡，我们训练集大小为多大时合适，最终得到的拟合函数效果怎么样，它的效果如何评价等等，下面我们主要介绍的经验风险最小理论，就是来回答这些问题。经验风险最小为了说明经验风险最小，我们首先介
[白话解析] 深入浅出极大似然估计 & 极大后验概率估计
罗西的思考
05-11 1588
本文在少用数学公式的情况下，尽量仅依靠感性直觉的思考来讲解 极大似然估计 & 极大后验概率估计，并且从名著中找了几个实例给大家看看这两种估计如何应用 & 其非常有趣的特点。
经验风险最小化和结构风险最小化
热门推荐
zhang_shuai12的专栏
11-07 2万+
在假设空间、损失函数以及训练集确定的情况下，经验风险函数就可以确定。假设给定一个数据集： 模型f(x)关于训练数据集的平均损失成为经验风险或经验损失： 经验风险是模型关于训练样本集的平均损失。 经验风险最小化（empirical risk minimization,ERM）的策略认为，经验风险最小的模型是最优的模型。根据这一策略，按照经验风险最小化求最优模型就是求解最优化问题：
贝叶斯估计与结构风险最小化
BlockheadLS的博客
06-16 1445
机器学习入门：极大似然与最小二乘详解
在本篇关于"使用极大似然估计解释最小二乘-机器学习综述"的文章中，作者首先强调了在理解和学习机器学习过程中，高等数学知识的重要性，尽管初看可能觉得复杂，但实际上很多基本概念和方法是相对直观的。文章的核心...
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