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 ...
風險分解結構RBS Risk Breakdown Structure 風險分解結構列出了一個典型項目中可能發生的風險分類和風險子分類。不同的RBS適用於不同類型的項目和組織。 風險識別的內容 環境風險。 指由於外部環境意外變化打亂了企業預定的生產經營計划,而產生的經濟風險。 引起環境風險的因素有: 國家宏觀經濟政策變化,使企業受到意外的風險損失。 企業的生產經營活動與外部環境的要求相違背而受到的制 ...
2018-02-13 10:59 0 2415 推薦指數:
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 ...
一、常見的損失函數 常見的損失函數見這里:https://www.cnblogs.com/always-fight/p/9099704.html 二、關於經驗風險和結構風險最小化 模型\(f(X)\)關於訓練數據集的平均損失稱為經驗風險:\(R(f) = 1/N\sum_{i ...
參考鏈接:http://www.360doc.com/content/17/0623/13/10408243_665793832.shtml 1、損失函數 最簡單的理解就是,給定一個實例,訓練 ...
工作分解結構WBS 用途:用來顯示如何把項目可交付成果分解為工作包 組織分解結構OBS 按照組織現有的部門、單元或團隊排序,並在每個部門下列出項目活動或工作包。如運營、采購等部門只需要找到其所在的OBS位置,就能看到自己的全部項目職責。 資源分解結構 ...
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0-1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 ...
支持向量機方法是建立在統計學習理論的VC 維理論和結構風險最小原理基礎上。 置信風險: 分類器對 未知樣本進行分類,得到的誤差。經驗風險: 訓練好的分類器,對訓練樣本重新分類得到的誤差。即樣本誤差結構風險:置信風險 + 經驗風險結構風險最小化就是為了防止過擬合而提出來的策略,貝葉斯估計中最大后驗 ...
。 創建工作分解結構有多種不同的方法,主要包括模板法、分解法、自上而下方法和自下而上方法。 1.模 ...
都網】 產品分解結構(PBS)是產品的分層分解,例如硬件項目,軟件項目和信息項目(NASA,2007) ...