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经验风险最小化和结构风险最小化
机器学习系列 - 4 线性回归算法
答:
1.4
经验风险最小化和结构风险最小化
期望风险是模型关于联合分布的期望损失,经验风险是模型关于训练样本数据集的平均损失。根据大数定律, 当样本容量N趋于无穷时,经验风险趋于期望风险。结构风险最小化:当样本容量不大的时候,经验风险最小化容易产生“过拟合”的问题,为了“减缓”过拟合问题,提出...
经验风险
、期望风险、
结构风险
答:
结构化风险
是为了缓解数据集过小而导致的过拟合现象,其等价于正则化,本质上反应的是模型的复杂度。认为
经验风险
越小,参数越多,模型越复杂,因此引入对模型复杂度的惩罚机制。定义如下:正则化被定义为模型复杂度的单调函数,λ用于权衡经验风险与模型复杂度。至此,我们认为
结构风险最小化
的模型是最优...
结构风险最小化
的结构风险最小化(SRM)的基本思想
答:
所谓的
结构风险最小化
就是在保证分类精度(经验风险)的同时,降低学习机器的 VC 维,可以使学习机器在整个样本集上的期望风险得到控制。传统机器学习方法中普遍采用的
经验风险最小化
原则在样本数目有限时是不合理的,因此,需要同时最小化经验风险和置信范围。机器学习过程不但要使经验风险最小,还要使VC维...
经验风险
,
结构风险
,损失函数
答:
另一个概念是
结构风险最小化
,它是为了防止过拟合提出的策略,其实就是常说的正则化。结构风险在
经验风险
上加上表示模型(结构)复杂度的正则化项或惩罚项。 至此,监督学习问题就成为了经验风险或结构风险函数的最优化问题。此时经验或结构风险...
svm算法是什么?
答:
svm算法的性质:SVM的优化问题同时考虑了
经验风险和结构风险最小化
,因此具有稳定性。从几何观点,SVM的稳定性体现在其构建超平面决策边界时要求边距最大,因此间隔边界之间有充裕的空间包容测试样本。SVM使用铰链损失函数作为代理损失,铰链损失函数的取值特点使SVM具有稀疏性,即其决策边界仅由支持向量决定,...
结构风险最小化
的实现思路
答:
实现SRM的思路之一就是设计函数集的某种
结构
使每个子集中都能取得最小的经验风险(如使训练误差为0),然后只需选择适当的子集使置信范围最小,则这个子集中使
经验风险最小
的函数就是最优函数。SVM方法实际上就是这种思想的具体实现。
为什么说
结构风险
是一种结果风险
答:
在统计学习理论中,
结构风险
定义为经验风险与置信区间的和。因为在机器学习理论中,虽然
经验风险最小化
的归纳原则是一致的,但是一致性是在样本数量趋向无穷大时得到了,在样本点个数有限的情况下,仅仅用经验风险来近似期望风险是十分粗糙的,结构风险则是期望风险的一个上界。结构风险,经验风险最小化带来...
svm是否适合大规模的数据
答:
SVM的优化问题同时考虑了
经验风险和结构风险最小化
,因此具有稳定性。从几何观点,稳定性体现在其构建超平面决策边界时要求边距最大,因此间隔边界之间有充裕的空间包容测试样本。SVM使用铰链损失函数作为代理损失,铰链损失函数的取值特点使SVM具有稀疏性,即其决策边界仅由支持向量决定,其余的样本点不参与经验...
预测原理
答:
1)
经验风险最小化
原则下统计学习一致性的条件。 2)在这些条件下关于统计学习方法推广性的界的结论。 3)在这些界的基础上建立的小数据样本归纳推理原则。 4)实现这些新的原则的实际方法或算法。 以上这四条内容中,核心内容是:VC维,推广能力的界,
结构风险最小化
。 2.学习过程的一致性条件 学习过程的一致性主要...
svm是什么意思
答:
svm的解释:支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一类按监督学习(supervised learning)方式对数据进行二元分类的广义线性分类器(generalized linear classifier),其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面(maximum-margin hyperplane)。svm的性质:SVM的优化问题同时考虑了
经验风险和结构风险最小化
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