经验风险、期望风险、结构风险

最新推荐文章于 2023-11-08 00:00:00 发布
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文章标签： 统计学
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一文完全搞懂损失函数，期望风险，经验风险，结构风险
大柳的博客
02-04 6817
引入 机器学习中，我们需要一定的准则来评估不同机器学习模型的好坏，这里引入损失函数与风险函数的概念。 损失函数：评估模型单次预测的好坏 风险函数：度量平均意义下模型的好坏 损失函数与风险函数 损失函数的定义 监督学习问题是在假设空间F\mathcal{F}F中选取模型fff作为决策函数，对于给定的输入XXX，由f(X)f(X)f(X)给出相应的输出YYY，预测值f(X)f(X)f(X)与真实值YYY通常情况下是不一致的，会有所差距，而损失函数（loss function）或代价函数（cost funct
线性回归之最小二乘法、梯度下降法，以及经验风险、期望风险和结构风险
qq_43596996的博客
03-22 1748
线性回归 回归分析(regression analysis)用来建立方程模拟两 个或者多个变量之间如何关联 被预测的变量叫做：因变量(dependent variable), 输出(output) 被用来进行预测的变量叫做： 自变量(independent variable), 输入(input) 一元线性回归包含一个自变量和一个因变量 以上两个变量的关系用一条直线来模拟 如果包含两个以上的自变量...
经验风险与期望风险
weixin_43327597的博客
02-02 2676
经验风险与期望风险
经验风险、期望风险和结构风险
lrr_csdn的博客
01-03 1251
经验风险 基于样本学习的经验进行决策的错误风险（或称由样本学习的经验进行决策所造成的损失）。将经验风险最小化，将会使模型对训练样本的学习能力增强，表现为拟合能力增强。显然，一味的经验风险最小化，会使得模型对训练样本过拟合。 期望风险 所谓期望，是对所有可能输入的分布的预测，假定输入的分布服从P(X)。则在此分布基础上进行样本训练时，每个样本在总体中的概率是已知的，故对每个训练样本进行决策时，...
经验风险和期望风险
u014629974的专栏
07-06 282
经验风险：训练样本的损失（经验风险是局部概念，表示目标函数对训练数据集的样本的预测能力） 期望风险：所有样本的损失（全局概念，针对所有样本的预测能力）
周志华《Machine Learning》学习拓展知识--经验风险与结构风险
VAY-长跑
02-13 1664
在前面几章的笔记中，都出现了“正则化”这个看似神秘的东西，具体包括：（1）线性模型的最小二乘法中出现非满秩或正定矩阵的情形，从而引入正则化解决了求逆矩阵的难题；（2）BP神经网络为了避免过拟合而引入的正则项；（3）“软间隔”支持向量机在优化目标中添加的正则项或惩罚项。下面将主要围绕这三个方面来阐述经验风险与结构风险。
经验风险最小化与结构风险最小化浅析
fsfsfsdfsdfdr的博客
11-15 4186
最近在学习支持向量机，对经验风险最小化与结构风险最小化不是很了解，仔细研究后发现原来真的很简单。首先要了解一下几个概念。 置信风险： 分类器对 未知样本进行分类，得到的误差。 经验风险： 训练好的分类器，对训练样本重新分类得到的误差。即样本误差 结构风险：置信风险 + 经验风险 泛化误差界的公式为： R(w)≤Remp(w)+ϕ(h/n)R(w)≤Remp(w)+ϕ(h/n)  公式中R...
关于机器学习中的经验风险、期望风险与结构风险
wshilin的博客
07-26 1520
风险是在损失函数的基础上来说的。因此首先引出损失函数的概念。 损失函数是针对单个具体样本而言的。它表示的是模型的预测值与真实值之间的差距。 例如，输入样本特征向量为X，模型决策函数为f,那么模型的预测值可表示为f(X)，真实值用Y表示。则损失函数可表示为L(Y,f(X))。 常用的损失函数有以下几种： 通过损失函数，我们只能知道模型决策函数f(X)对于某个具体样本的预测能力。 如果我...
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 3358
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...
期望风险与经验风险
AnUnverse的博客
10-14 1439
机器学习中说用经验风险代替期望风险，是因为期望风险无法计算，我们来具体解释一下。 期望风险： 图： 神经网络与深度学习 邱锡鹏​​​​ 但要求得这个函数的值，必须要知道真实的数据分布，但是机器学习的训练数据并无法完全反映整体的性质（如果能完全反映整体，就不存在泛化的要求了），因此实际问题中我们是无法知道真实的数据分布。转而使用经验风险来代替期望风险，即求训练集数据上的平均损失： 即用训练集数据的经验分布来代替整体的真实分布函数。这种训练过程被称为经验风险最小化（现在的机器学习方法都是基于这
期望风险、经验风险与结构风险
J~的博客
01-30 540
在机器学习中，通常会遇到期望风险、经验风险和结构风险这三个概念，一直不知道这三个概念之间的具体区别和联系，今天来梳理一下 1损失函数 要区分这三个概念，首先要引入一个损失函数的概念。损失函数是期望风险、经验风险和结构风险的基础。 损失函数是针对单个具体的样本而言的。表示的是模型预测的值与样本真实值之间的差距。比如对于某个样本<Xi,Yi>，其真实的值为Yi,而我们的模型选...
经验风险和 结构风险
huahaitingyuan的专栏
10-09 781
经验风险d
“期望风险”，“经验风险”与“结构风险”的定义与联系
wzg2016的博客
10-14 4188
题记 “经验风险” “期望风险” “结构风险”这几个词是在机器学习中经常碰到的几个词汇，它们分别代表什么含义？它们之间的关系是什么呢？曾经我以为我知道了，今天听课，又得到了一些新的相关知识。所以再汇总总结一下。以下内容主要参考以下三本参考书： [1]《机器学习》周志华 [2]《模式识别》张学工 [3]《统计学习方法》李航 其中，对于结构风险的定义，在《模式识别》中没有提到，而在《机器学习》与《统计学习方法》中又有所不同。根据个人理解，我更倾向于《机器学习》中的定义。 基础概念： 对于某个样本.
机器学习(八)经验风险与结构风险
最新发布
Maynor的博客
11-08 2013
复杂度J(f)就越大；反之，模型f就越简单，复杂度J(f)就越小，也就是说，复杂度表示对复杂模型的惩罚，lambda>=0是系数，是用以权衡经验风险和模型复杂度，结构风险小需要经验风险与模型复杂度同时小，结构风险小的模型往往对训练数据以及未知的测试数据都有较好的预测。正则化项符合奥卡姆剃刀原理，在所有的可能的模型中，能够很好的解析已知数据并且十分简单的模型才是最好的模型，从贝叶斯估计的角度来看，正则化项对应于模型的先验概率，可以假设复杂的模型有较小的先验概率，简单的模型有较大的先验概率。
机器学习_经验风险和结构风险
欢迎大家关注我
02-11 1972
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者经验损失： 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。按照经验风险最小化求最优模型就是求解最优化问题： 当样本容量足够大时，经验风险最小化能保证很好的学习效果，在现实中...
机器学习—经验风险最小化
南极企鹅
10-16 4027
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？
[机器学习笔记] 什么是经验风险？什么是结构风险？
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jieming2002的博客
02-01 1万+
经验风险 机器学习模型关于训练数据集的平均损失称为经验风险。度量平均意义下模型预测效果的好坏。 结构风险 结构风险是在经验风险的基础上加上表示模型复杂度的正则项（罚项）。 其中： J(f) 是模型的复杂度，模型f越复杂，J(f)值就越大，模型越简单，J(f)值就越小。也就是说，J(f) 是对复杂模型的惩罚。为什么说是惩罚呢？因为求解的目标是整体达到最小值，经验风险越小，模型越复杂
SVM结构风险最小化原理及SVR经验风险分析
资源摘要信息:"支持向量机（SVM）是一种有效的机器学习模型，以结构风险最小化为原则，旨在最小化期望风险，这需要同时考虑经验风险和置信范围。" 知识点一：支持向量机（SVM） 支持向量机（Support Vector Machine...
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