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 ...

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 ...

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 ...

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 　　1、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 ...

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學習理論： 偏差方差權衡（Bias/variance tradeoff） 訓練誤差和一般誤差（Training error & generation error） 經驗風險最小化（Empiried risk minization） 聯合界引理和Hoeffding不等式 ...

一.風險管理 風險是由某種活動過程中存在不確定因素而產生的可能性 總結:風險不可能完全避免,只能降低風險 風險的基本性質 客觀性 不確定性 不利性 可變性 相對性 共存性(風險和利益的對稱性) 二.注意 不同的人和組織對風險的承受能力和態度不同 風險 ...