Статистическая теория обучения

Оглавление1 Теория статистического обучения1.1 Основы машинного обучения1.2 Обучение с учителем1.3 Выбор функции потерь1.4 Регуляризация1.5 Ограничение эмпирического риска1.6 Методы приближенного градиента1.7 […]

Теория статистического обучения

  • Основы машинного обучения

    • Машинное обучение – это процесс обучения алгоритмов для решения задач, которые не могут быть решены людьми. 
    • Алгоритмы машинного обучения используют данные для создания моделей, которые предсказывают результаты. 
  • Обучение с учителем

    • Обучение с учителем включает в себя предоставление алгоритму обучающих данных и целевой функции. 
    • Алгоритм обучения с учителем должен минимизировать разницу между прогнозируемыми и фактическими результатами. 
  • Выбор функции потерь

    • Функция потерь определяет меру ошибки алгоритма и влияет на скорость сходимости. 
    • Для регрессии часто используется квадратичная функция потерь, а для классификации – функция 0-1. 
  • Регуляризация

    • Регуляризация предотвращает переобучение, ограничивая пространство гипотез. 
    • Регуляризация по Тихонову обеспечивает стабильность и единственность решения. 
  • Ограничение эмпирического риска

    • Неравенство Хеффдинга используется для оценки вероятности отклонения эмпирического риска от истинного. 
    • Вероятность максимального отклонения эмпирического риска от истинного ограничена экспоненциальным числом. 
  • Методы приближенного градиента

    • Сложность Радемахера и измерение Вапника-Червоненкиса используются для оценки сложности алгоритмов машинного обучения. 

Полный текст статьи:

Статистическая теория обучения — Википедия

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх