经验风险与结构风险

最新推荐文章于 2023-11-25 13:27:44 发布
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分类专栏： 手把手教你ML机器学习算法源码全解析
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wenyusuran/article/details/40650705
本文深入探讨了偏差与方差在机器学习中的作用，介绍了经验风险最小化(ERM)和结构风险最小化(SRM)的概念。通过分析不同模型的偏差和方差，揭示了ERM的合理性和局限性，指出SRM是如何寻找折中的最优解决方案。

偏差与方差(bias and variance)

 

在回归问题中,我们用一个简单的线性模型来拟合样本,称为线性回归,如图1;或者用更复杂,高维的函数来拟合,比如二次函数得到图2,六次函数得到图3.

 

我们可以看出来, 六次函数完美地拟合了六个点,误差为0.但是,当我们用这样的拟合模型来进行预测的时候,效果反而不好.

通过观察我们发现,二次的模型也许能够更好地拟合这些样本分布.

虽然1,3图都不能很好地拟合真实分布,但是他们的问题是很不一样的.

我们暂且称图1的问题为偏差(bias),图3的问题为方差(variance).

 

一般误差与经验误差

 

我们来定义如下几个概念:<

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结构风险和经验风险是什么？怎么去平衡它们？
data+scenario+science+insight
04-14 2660
经验风险强调的是模型不够强大，以至于都没有抓住样本数据中的本质； 结构风险强调的是模型能力太强，以至于把样本中的噪声等垃圾信息都学进去了，那么当然对测试样本的泛化能力就会变差，所以需要加入正则化或者使用复杂度较低的模型去学习解决等； 基本概念： 损失函数：计算的是一个样本的误差; 代价函数：是整个训练集上所有样本误差的平均; 目标函数：代价函数 + 正则化项; 损失函数越小，就代表模型拟合的越好。那是不是我们的目标就只是让loss function越小越好呢？还不是。这个时候还有..
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。
机器学习笔记之经验风险与结构风险
城南花开的专栏
04-15 519
经验风险与结构风险
经验风险和结构风险
qq_40391797的博客
08-23 347
经验风险是对训练集中的所有样本点损失函数的平均最小化。 相比于经验风险，结构风险多了一个惩罚项。
经验风险和 结构风险
huahaitingyuan的专栏
10-09 813
经验风险d
经验风险、期望风险、结构风险
Sesen的木屋
08-05 1849
1、经验风险：将所有的样本点都求一次损失函数然后进行累加。 经验风险是对训练集中所有样本点损失函数的平均最小化。经验风险越小说明模型f(X)对训练集的拟合程度越好。 2、期望风险：期望风险是全局概念，表示决策函数对所有的样本<X,Y>预测能力的大小，而经验风险是局部的概念，仅仅表示决策函数对训练数据集里样本的预测能力。 理想的模型（决策）函数应该是让所有的样本的损...
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 6989
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
经验风险最小化与结构风险最小化浅析
fsfsfsdfsdfdr的博客
11-15 4221
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...
机器学习(八)经验风险与结构风险
Maynor的博客
11-08 2080
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、期望风险与结构风险之间的关系
Mr_health的博客
07-21 850
转载于：机器学习-->期望风险、经验风险与结构风险之间的关系 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，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 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。 常见的损失函数见我的另一个博客常见的损失函数 经验风险 那么如果想知...
结构风险和经验风险
Touch_Dream的博客
04-14 3479
经验风险： 主要是计算目标函数存在的误差，最小经验风险是使得目标函数取得最小化的模型。 结构风险：（既考虑经验风险还考虑置信范围） 结构风险最小化(Structural Risk Minimization）是指把函数集构造为一个函数子集序列,使各个子集按照VC维的 大小排列;在每个子集中寻找最小经验风险,在子集间折衷考虑经验风险和置信范围，取得实际风险的最小化。 即SRM准则。所
“期望风险”，“经验风险”与“结构风险”的定义与联系
wzg2016的博客
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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.
[机器学习笔记] 什么是经验风险？什么是结构风险？
jieming2002的博客
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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
统计学习的三板斧
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二十世纪九十年代中期，统计学习(Statistic Learning)的出现迅速占领了机器学习的舞台。其中代表的是支撑向量机以及更一般的核方法。 其中Vapink大牛提出的统计学习理论为统计学打下坚实的理论基础。李航老师提出的统计学系三要素即：模型+策略+算法。构建模型监督学习过程中，模型就是所要学习的条件概率分布或决策函数。魔性的假设空间包括所有可能的条件概率分布或决策函数。 这里假设决策函数
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正确答案: A,B,C,D(少选不得分)正确答案: A,B,C,D(少选不得分)正确答案: A,B,C(少选不得分)正确答案: A,C,D(少选不得分)正确答案: A,B,C(少选不得分)正确答案: B,C,D(少选不得分)正确答案: B,C,D(少选不得分)正确答案: A,B,C(少选不得分)正确答案: A,B,D(少选不得分。正确答案: A,C,D(少选不得分。正确答案: A,C(少选不得分)正确答案: B,C(少选不得分)正确答案: B,C(少选不得分)正确答案: B,C(少选不得分)
机器学习_经验风险和结构风险
欢迎大家关注我
02-11 2075
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...
【九】经验风险最小化
禛的专栏
10-25 2888
本文介绍了《机器学习》公开课第九讲的内容，主要介绍了学习理论，包括Union Bound和Hoeffding Inequality，重点讲解了经验风险最小算法ERM和有限假设集情况。
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