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...
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...
缺点:只考虑经验风险的话,会出现过拟合现象,即模型f(x)对训练集中所有的样本点都有最好的预测能力,但是对于非训练集中的样本数据,模型的预测能力非常不好。怎么办?这就需要结构风险。 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...
R_{emp}称为经验风险(empirical risk)或经验损失(empirical loss) 这种基于最小化平均训练误差的训练过程被称为经验风险最小化(empirical risk minimization)。这种情况下我们并不是直接最优化风险,而是最优化经验风险。 期望风险R_{exp}(\theta)是模型关于联合分布的期望损失, 经验风险R_{emp}(\theta)...
本文主要内容包括经验风险、期望风险、结构风险、泛化误差界、偏差和方差等。 1. 经验风险 损失函数:针对单个具体的样本而言,表示模型预测的值与真实值之间的差距. 0-1损失: L(Y,f(x))={1,Y≠f(x)0,Y=f(x) 平方损失: L(Y,f(x))=(Y−f(x))2 ...
定义：经验风险是在训练集上的平均损失，通过最小化训练误差来实现。作用：在样本量足够大时，经验风险可以很好地近似期望风险，但在样本量有限时，可能导致过拟合。实现方式：通过优化算法找到使训练误差最小的模型参数。结构风险最小化：定义：结构风险是在经验风险的基础上引入正则化项，以平衡模型的复杂...
期望风险、经验风险、结构风险的关系 技术标签: 函数 经验 预测首先引入损失函数的概念:损失函数就一个具体的样本而言,模型预测的值与真实值之间的差距。对于一个样本(xi,yi)其中yi为真实值,而f(xi)为我们的预测值。使用损失函数L(f(xi),yi)来表示真实值和预测值之间的差距。两者差距越小越好,最理想的情况是...
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...
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...
作业1:经验风险最小化 vs.结构风险最小化 [1] 解释:期望风险最小,经验风险最小化和结构风险最小化;那么如果想知道模型对训练样本中所有的样本的预测能力,那就是经验风险,经验风险是对训练集中的所有样本点损失函数的总和最小化。经验风险越小说明模型对训练集的拟合程度越好。我们知道未知的样本数据的数量是不容...