经验风险最小化和极大似然估计的关系

于 2024-08-31 16:30:43 发布
阅读量799 收藏 1
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习疑难问题集 文章标签： 人工智能 极大似然估计 经验风险最小化
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/LaoYuanPython/article/details/141754125

一、经验风险定义

给定一个训练数据集 T = { ( x 1 , y 1 ) , ( x 2 , y 2 ) , . . . , ( x N , y N ) } T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_N,y_N)\} T=

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
经验风险最小化与极大似然估计概念
asdwt123的专栏
08-29 526
概念理解
(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 1670
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
极大似然估计与经验风险最小化
BlockheadLS的博客
06-16 1209
极大似然估计 最大后验概率估计
chaoshengmingyue的博客
07-09 1853
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 1131
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
《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 1345
《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)...
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
为什么说最小二乘法和最大似然估计是等价的
weixin_46359306的博客
04-22 2629
在接触机器学习算法时，无法避免的就是理解模型训练的过程，即模型为什么能够从历史数据中学习到知识，其实学习的过程就是模型训练的过程，也是模型寻找参数最优解的过程。这个过程有两种求取方式，一种称为最小二乘法，另一种称为最大似然估计，而这两种概念及其容易混淆，尤其对初学者而言，搞不懂这两个概念，很容易从入门到放弃。我接触机器学习和深度学习也有几年了，并且一直从事相关工作，前后阅读相关书籍不下于10本，每本书都是用大量数学公式来解释这两种方法，越高约复杂，我也是直到最近才真正弄明白两者到底啥意思，为什么说是等价..
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 6347
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
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：
经验风险最小化
datongchi4098的博客
11-18 978
学习理论： 偏差方差权衡（Bias/variance tradeoff） 训练误差和一般误差（Training error & generation error） 经验风险最小化（Empiried risk minization） 联合界引理和Hoeffding不等式（Union bound & Hoeffding inequality） 有限与无限假设类的...
极大似然与极小化经验误差的等价关系证明
guojc学习历程
03-05 1078
极大似然估计&最大后验概率估计 https://guangchun.wordpress.com/2011/10/13/ml-bayes-map/ http://www.mi.fu-berlin.de/wiki/pub/ABI/Genomics12/MLvsMAP.pdf 经验风险最小化： minf∈F1N∑Ni=1L(yi,f(xi))minf∈F1N∑i=1NL(yi,f(x...
损失函数，代价函数，经验风险，结构风险的理解和区别
欢迎光临啊噗不是阿婆主的酒馆
10-07 3382
理解有争议，暂时放这里，后续优化。 损失函数：定义在单个训练样本的损失/误差，也就是就算一个样本的误差，比如我们想要分类，就是预测的类别和实际类别的区别，是一个样本的。 代价函数(Cost function)：定义在整个训练集整体的误差描述，也就是所有样本的误差的总和的平均，也就是损失函数的总和的平均。 也有理解为： 代价函数(Cost function)：定义在整个训练集整体的误...
经验风险最小化与结构风险最小化笔记
大鹏的专栏
04-01 1万+
置信风险与两个量有关，一是样本数量，显然给定的样本数量越大，我们的学习结果越有可能正确，此时置信风险越小；二是分类函数的VC维，显然VC维越大，推广能力越差，置信风险会变大。 VC置信范围(VC confidence)：学习机器的VC维及训练样本数有关。 VC维反映了函数集的学习能力，VC维越大则学习机器越复杂(容量越大) 泛化误差界的公式为： R(w)≤Remp(w)+ϕ(h/n)R(w)
正则化(经验风险最小化与结构风险最小化)
落风听雨
08-16 4962
经验风险最小化，是根据定义的cost函数，来使训练集合的cost(损失)函数的整体最小，一般常见的的损失函数有一下： 当选定了损失函数以后，就可以确定经验风险函数：1/N * L(yi, f(xi)) ( i的范围是１到Ｎ的所有训练集做累加）； 所谓经验风险最小化就是确定模型的参数使得经验风险函数最小。 但是当训练集合很小而训练集合的元素特
机器学习—经验风险最小化
南极企鹅
10-16 4065
写在前面本文是Andrew Ng的机器学习公开课的总结，其中涉及到偏差方差分析在PRML中有过比较严谨的数学分析，详见文章PRML——偏差方差分析。而吴老师的课上以一种更直接和相对较为通俗的方式给出了这些概念，解决的问题有如下几个：(1). 如何形式化定义方差和偏差（针对机器学习算法）以方便对算法的讨论评价？(2). 用训练误差评估泛化误差是否合理？(3). 在什么条件下，我们能评估一个算法的好坏？
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 2124
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} \...
机器学习：损失函数、风险函数、经验风险、期望风险、结构风险
JacksonKim的博客
10-01 5406
一、损失函数和风险函数的区别 理论上模型f(X)关于联合分布P(X,Y)的平均意义下的损失，称之为风险函数(risk function)或期望损失(expected loss). 一句话总结就是：损失函数的平均为风险函数 二、经验风险、期望风险、结构风险 1. 经验风险 empirical risk 经验风险就是模型f(X)在训练数据集上的平均损失(损失函数的值)，也称之为经验损失。 为什么叫经验风险呢？提供一个记忆的方法，由于训练数据集是我们已知的，那么就是我们的经验了，在训练集上的损失自然可以理解成经验
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 2423
———————————————— 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...
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

LaoYuanPython

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值