结构风险函数就是目标函数吧_CDA答疑社区

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shauna570392

2020-03-01 阅读量: 696

结构风险函数就是目标函数吧

不是

风险函数：损失函数的期望（前n个损失函数之和/N），这是由于我们输入输出的(X,Y)遵循一个联合分布，但是这个联合分布是未知的，所以无法计算。但是我们是有历史数据的，就是我们的训练集，f(X)关于训练集的平均损失称作经验风险(empirical risk)，我们的目标就是最小化经验风险。

$L(Y,f(X))=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}L(y_i,f(x_i))$

目标函数（Object Function）：是指最终需要优化的函数，一般来说是经验风险+结构风险，也就是（代价函数+正则化项）。

$min\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}L(y_i,f(x_i))+\lambda*J(f)$

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