什么是期望風險、經驗風險與結構風險
轉自：https://blog.csdn.net/liyajuan521/article/details/44565269 在機器學習中，通常會遇到期望風險、經驗風險和結構風險這三個概念，一直不知道這三個概念之間的具體區別和聯系，今天來梳理一下，要區分這三個概念，首先要引入一個損失函數的概念 ...
原文：機器學習優化問題-經驗風險、期望風險、結構風險
要區分這三個概念，需要先講一下損失函數L Y,f x 的概念。 損失函數：針對單個具體樣本，表示模型預測值與真實樣本值之間的差距。損失函數越小，說明模型對於該樣本預測越准確。常見損失函數有 損失函數 平方損失函數 絕對損失函數 對數損失函數 對數似然損失函數 。 經驗風險：對所有訓練樣本都求一次損失函數，再累加求平均。即，模型f x 對訓練樣本中所有樣本的預測能力。 所謂經驗風險最小化即對訓練集中 ...
2017-08-28 15:04 0 7110 推薦指數：
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