经验风险最小化

经验风险最小化在机器学习中的应用
最新推荐文章于 2025-01-13 17:18:07 发布
原创 最新推荐文章于 2025-01-13 17:18:07 发布 · 1.4w 阅读 · 13 ·
CC 4.0 BY-SA版权
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。

机器学习旨在寻找最优函数，使输入X与输出Y的期望风险最小化。由于无法准确获取先验概率和类条件概率，只能依赖训练样本的输入X和输出Y。经验风险最小化（ERM）原则通过求解参数的经验风险来逼近期望风险的最小值，尽管存在经验风险不等于期望风险、理论依据不足等问题，但在实际中仍是解决模式识别等机器学习问题的常见方法。

    前面提到，机器学习的目的就是根据一些训练样本，寻找一个最优的函数，使得函数对输入X的估计Y'与实际输出Y之间的期望风险（可以暂时理解为误差）最小化。期望风险最小化依赖于样本的输入X与其输出Y之间的函数映射关系F(x,y)，而这个映射关系，在机器视觉和模式识别系统中，一般指代先验概率和类条件概率。然而，这两者在实际的应用中，都是无法准确获取的，唯一能够利用的就只有训练样本的输入X

最低0.47元/天 解锁文章
经验风险最小化和极大似然估计的关系
老猿Python
08-31 803
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。
每天五分钟机器学习：经验风险最小化与结构风险最小化
huanfeng_AI的博客
10-13 797
结构风险最小化采用了最大后验概率的方式来估计模型的参数，所以它就不仅仅依赖于样本数据，而是还依赖于模型参数的先验假设，那么这种情况往往可以解决模型的过拟合问题。常见的正则化方法有L1正则化和L2正则化。结构风险最小化方法考虑了模型在训练数据上的拟合程度和在新数据上的泛化能力，通过最小化结构风险来选择最佳的模型。经验风险可以看作是采用了极大化似然估计的模型评估方法，更侧重于从数据中学习模型的潜在参数，所以着眼于数据样本，这样的问题在于，当数据不足时往往只能看到一部分数据，很容易学习一种过拟合的模型。
认识机器学习中的经验风险最小化准则
最新发布
分享技术人生的学习笔记和过往心得，与志同道合者共同进步
01-13 1776
经验风险最小化（Empirical Risk Minimization，简称 ERM）是机器学习中的一种基本理论框架，用于指导模型的训练过程。其核心思想是通过最小化训练数据上的损失函数来优化模型参数，从而提高模型在训练集上的表现。
机器学习理论 之 经验风险最小化（Empirical Risk Minimization）
热门推荐
Peace
02-19 1万+
  该理论探讨的是模型在training set上的error 与 generation error的关系。 训练模型时，需要多少个样本，达到什么精度，都是由理论依据的。 理论点： 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 mi...
1经验风险最小化.pdf
12-06
这个是对经验风险最小化的基本阐述，用于自己日常的机器学习参考。同时这个仅作为参考材料，促进理解，更权威的定义，请查阅相关权威书籍，期刊，论文。
周志华《机器学习》系列笔记——模型评估与选择（2）
dxh1994的博客
01-17 1469
2.1经验误差与过拟合 错误率error rate：分类错误的样本数占总样本数的比例 精度：分类正确的样本数占总样本数的比例 误差error：学习器的实际预测输出与真实输出之间的差异 训练误差training error/经验误差empirical error：学习器在训练集上的误差 泛化误差generalization error：学习器在新样本上的误差 机器学习的目的，是得到泛化能力高的模型，...
【cs229-Lecture9】经验风险最小化
weixin_34408624的博客
01-21 125
  写在前面：机器学习的目标是从训练集中得到一个模型，使之能对测试集进行分类，这里，训练集和测试集都是分布D的样本。而我们会设定一个训练误差来表示测试集的拟合程度（训练误差），虽然训练误差具有一定的参考价值。但实际上，我们并不关心对训练集合的预测有多么准确。我们更关心的是对于我们之前没有见过的一个全新的测试集进行测试时，如果利用这个模型来判断，会表现出怎么样的性能，即一般误差。因此，这也要求我们...
期望风险最小化、经验风险最小化、结构风险最小化
刘广鑫的博客
01-02 5443
本文为阅读《关于统计学习理论与支持向量机》论文笔记 风险最小化损失函数期望风险最小化经验风险最小化结构化风险最小化VC维推广性的界结构风险最小化 损失函数 损失函数（loss function）或代价函数（cost function）是将随机事件或其有关随机变量的取值映射为非负实数以表示该随机事件的“风险”或“损失”的函数。损失函数通常作为学习准则与优化问题相联系，即通过最小化损失函数求解和评估模型。 有三类基本的机器学习问题 ,即模式识别、函数逼近和概率密度估计。 对模式识别问题 ,输出 y 是类别标号
MLE，MAP，经验风险最小化，结构风险最小化,邻域风险最小化
骑着乌云看雪
12-11 1288
最大似然估计,最大后验估计,经验风险最小化,结构风险最小化
【Coursera】经验风险最小化
weixin_30686845的博客
09-03 186
一、经验风险最小化 1、有限假设类情形 对于Chernoff bound 不等式，最直观的解释就是利用高斯分布的图象。而且这个结论和中心极限定律没有关系，当m为任意值时Chernoff bound均成立，但是中心极限定律不一定成立。 随着模型复杂度（如多项式的次数、假设类的大小等）的增长，训练误差逐渐降低，而一般误差先降低到最低点再重新增长。训练误差降低，是因为模型越复杂，对于训练集合的拟合就越...
经验风险最小化（Empirical Risk Minimization, ERM）
weixin_39699362的博客
03-05 2772
经验风险最小化（Empirical Risk Minimization, ERM）是机器学习中的一个基本原则，它旨在通过最小化训练数据集上的损失来训练模型。这种方法基于这样一个假设：通过最小化模型在训练集上的误差（即经验风险），模型在未知数据上的表现（即泛化能力）也会得到提升。ERM框架下的目标是找到一个函数，使得这个函数在训练数据集上的平均损失最小。
经验风险最小化（ERM, Empirical risk minimization）
zaozxueyuan的专栏
06-06 7695
本文摘自：http://hi.baidu.com/taozpwater/item/abdd1a1084a1364b3b176e59
Class 9：经验风险最小化
HaiYang_Gao的博客
11-08 311
经验风险最小化和结构风险最小化
qq_43703185的博客
10-26 604
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhang_shuai12/article/details/53064697 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
机器学习：最大后验估计(MAP)与结构最小化误差(经验最小化误差+模型复杂度函数)之间的转换推导
Pinkgranite86的博客
08-28 767
李航老师的《统计学习方法》书中第一章第三小节，在对机器学习方法=模型+策略+算法这一概念的阐述中，提到了频率派方法与贝叶斯派的共通之处，即经验最小化误差在特定条件下等价于最大似然估计，而结构最小化误差则等价于特定条件下的最大后验估计。在网站上进行了一下简答的检索，发现一些对于这个问题的推导回答并不多，或者在一些方面与我自己所想存在部分偏差。因此本篇文章对MAP与结构误差最小化之间的转换进行一个简单的推导，如有不正确的地方，请告知！ 结构化误差公式： min⁡f∈F1N∑i=1NL(yi,f(xi)).
防止过拟合（笔记）
Female_的博客
02-20 352
一、正则化 所有的有监督机器学习，无非就是正则化参数的同时最小化经验误差函数。最小化经验误差是为了极大程度的拟合训练数据，正则化参数是为了防止过分的拟合训练数据。 λ 为正则化系数，通常是大于 0 的，是一种调整经验误差项和正则化项之间关系的系数。 L1 范数就是矩阵中各元素绝对值之和； L2 范数是指...
经验风险最小化（最小二乘法）
03-20
经验风险最小化，也称为最小二乘法，是一种常用的统计学方法，用于拟合数据和估计模型参数。它的目标是通过最小化预测值与实际观测值之间的差异来找到最佳的模型参数。 最小二乘法的基本思想是，通过选择合适的模型...
评论
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
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