1、期望风险,是全局的,针对所有的样本。是理想化的,不可求的。 2、经验风险,是局部的,针对的是训练样本。是现实的,可求的。 3、结构风险,是在经验风险的基础上加上惩罚项,目的是为了减少经验风险最小化带来的过拟合的风险。 Ps: 期望(或均值):是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。期望值是该变量...
机器学习准则(期望风险、经验风险、结构风险) Alex Chung 美图公司 计算机视觉算法工程师 294 人赞同了该文章 机器学习准则(期望风险、经验风险、结构风险) 基本概念 输入空间、特征空间和输出空间 在监督学习中,将输入和输出所有可能的取值的集合分别称为输入空间(input space)和输出空间(output space)。
结构风险是对经验风险和期望风险的折中。在经验风险函数后面加一个正则化项(惩罚项)便是结构风险了。如下式: 相比于经验风险,结构风险多了一个惩罚项,其中是一个lamada是一个大于0的系数。J(f)表示的是是模型f的复杂度。结构风险可以这么理解: 经验风险越小,模型决策函数越复杂,其包含的参数越多,当经验风险函数...
期望风险是一个全局概念,表示决策函数对所有样本预测能力的大小。经验风险是局部概念,表示决策函数对训练数据集里样本的预测能力。 理想情况下,决策函数目标应该是使得期望风险最小化。然而期望风险难以得到,则以局部最优代替全局最优,用经验风险最小化代替全局风险最小化。 3. 泛化误差 "No Free Lunch Theorem": ...
这个时候就引出了结构风险。结构风险是对经验风险和期望风险的折中。在经验风险函数后⾯加⼀个正则化项（惩罚项）便是结构风险了。如下式：相⽐于经验风险，结构风险多了⼀个惩罚项，其中是⼀个lamada是⼀个⼤于0的系数。J(f)表⽰的是是模型f的复杂度。结构风险可以这么理解：经验风险越⼩，模型...
结构风险:对经验风险和期望风险的折中,在经验风险函数后面加一个正则化项(惩罚项),是一个大于0的系数lamada。J(f)表示的是模型的复杂度。 经验风险越小,模型决策函数越复杂,其包含的参数越多,当经验风险函数小到一定程度就出现了过拟合现象。也可以理解为模型决策函数的复杂程度是过拟合的必要条件,那么我们要想防...
正则化(regularization): 期望风险、经验风险、结构风险、L0范数、L1范数、L2范数,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
这时候就开始引入结构风险的概念,结构风险是对经验风险和期望风险的折中。在经验风险函数后面加一个正则化项(惩罚项)便是结构风险了。如式所示: 公式3 相比于经验风险,结构风险多了一个惩罚项,其中lamada参数是一个大于的系数。J(f)表示的是模型f的复杂度。
结构风险: 对经验风险和期望风险的折中,在经验风险函数后面加一个正则化项(惩罚项),是一个大于0的系数lamada。J(f)表示的是模型的复杂度。 经验风险越小,模型决策函数越复杂,其包含的参数越多,当经验风险函数小到一定程度就出现了过拟合现象。也可以理解为模型决策函数的复杂程度是过拟合的必要条件,那么我们要想...
虽然可以使用经验损失近似估计期望风险,但是大数定理的前提是N无穷大,实际上,我们的训练集一般不会特别大,此时就需要对经验风险做出适当调整才能近似估计。因此引入结构风险。 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...