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http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52108040 附带 损失函数#xff1b;经验风险#xff1b;正则化#xff1b;结构风险 损失函数#xff08;loss function#xff09;是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度#xff0c;它是…参考
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52108040 附带 损失函数经验风险正则化结构风险 损失函数loss function是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示损失函数越小模型的鲁棒性就越好。
损失函数是经验风险函数的核心部分也是结构风险函数重要组成部分。
模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项通常可以表示成如下式子一般来说监督学习可以看做最小化下面的目标函数 式子左边表示经验风险函数损失函数是其核心部分式子右边是正则项。式子整体是结构风险函数其由经验风险函数和正则项组成。
其中第一项L(yi,f(xi;w)) 衡量我们的模型分类或者回归对第i个样本的预测值f(xi;w)和真实的标签yi之前的误差。因为我们的模型是要拟合我们的训练样本的所以我们要求这一项最小。即前面的均值函数表示的是经验风险函数L代表的是损失函数
但正如上面说言我们不仅要保证训练误差最小我们更希望我们的模型测试误差小所以我们需要加上第二项也就是对参数w的规则化函数Ω(w)去约束我们的模型尽量的简单。即后面的Φ是正则化项regularizer或者叫惩罚项penalty term它可以是L1也可以是L2或者其他的正则函数。
整个式子表示的意思是找到使目标函数最小时的θ值。机器学习的大部分带参模型都和这个不但形似而且神似其实大部分无非就是变换这两项而已。
