结构风险最小化原则 svm

2024-11-05

机器学习理论基础学习4--- SVM（基于结构风险最小化）

一.什么是SVM? SVM(Support Vector Machine)又称为支持向量机,是一种二分类的模型.当然如果进行修改之后也是可以用于多类别问题的分类.支持向量机可以分为线性和非线性两大类.其主要思想为找到空间中的一个更够将所有数据样本划开的超平面,并且使得本集中所有数据到这个超平面的距离最短. 那么,又怎么表示这个“都正确”呢?可以这样考虑:就是让那些“很有可能不正确”的数据点彼此分开得明显一点就可以了.对于其它“不那么可能不正确”或者说“一看就很正确”的数据点,就可以不用管了.这也

文本分类学习（七）支持向量机SVM 的前奏结构风险最小化和VC维度理论

前言: 经历过文本的特征提取,使用LibSvm工具包进行了测试,Svm算法的效果还是很好的.于是开始逐一的去了解SVM的原理. SVM 是在建立在结构风险最小化和VC维理论的基础上.所以这篇只介绍关于SVM的理论基础.参考this paper: https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/svmtutorial.pdf 目录: 文本分类学习(一)开篇文本分类学习(二)文本表示文本分类学习(三)特征权重

【转载】VC维，结构风险最小化

以下文章转载自http://blog.sina.com.cn/s/blog_7103b28a0102w9tr.html 如有侵权,请留言,立即删除. 1 VC维的描述和理解给定一个集合S={x1,x2,...xd},如果一个假设类H(hypothesis h ∈ H)能够实现集合S中所有元素的任意一种标记方式,则称H能够打散S.有了打散的定义,就得到VC维的定义:H的VC维表示能够被H打散的最大集合的大小.若H能分散任意大小的集合,那么VC(H)为无穷大. VC维反应的是hypothesis

机器学习之 SVM VC维度、样本数目与经验风险最小化的关系

VC维在有限的训练样本情况下,当样本数 n 固定时.此时学习机器的 VC 维越高学习机器的复杂性越高. VC 维反映了函数集的学习能力,VC 维越大则学习机器越复杂(容量越大). 所谓的结构风险最小化就是在保证分类精度(经验风险)的同一时候,减少学习机器的 VC 维,能够使学习机器在整个样本集上的期望风险得到控制. 经验风险和实际风险之间的关系,注意引入这个原因是什么? 由于训练误差再小也就是在这个训练集合上,实际的推广能力不行就会引起过拟合问题. 所以说要引入置信范围也就是经验误差和实际期望误

机器学习理论基础学习3.3--- Linear classification 线性分类之logistic regression（基于经验风险最小化）

一.逻辑回归是什么? 1.逻辑回归逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法,运用梯度下降来求解参数,来达到将数据二分类的目的. logistic回归也称为逻辑回归,与线性回归这样输出是连续的.具体的值(如具体房价123万元)不同,逻辑回归的输出是0~1之间的概率,但可以把它理解成回答“是”或者“否”(即离散的二分类)的问题.回答“是”可以用标签“1”表示,回答“否”可以用标签“0”表示. 比如,逻辑回归的输出是“某人生病的概率是多少”,我们可以进一步理解成“某人是否生病了”.设

svm、经验风险最小化、vc维

原文:http://blog.csdn.net/keith0812/article/details/8901113 “支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上” 结构化风险结构化风险 = 经验风险 + 置信风险经验风险 = 分类器在给定样本上的误差置信风险 = 分类器在未知文本上分类的结果的误差置信风险因素: 样本数量,给定的样本数量越大,学习结果越有可能正确,此时置信风险越小: 分类函数的VC维,显然VC维越大,推广能力越差,置信风险会变大. 提高样本

HTML+CSS结构与表现原则

CSS网页布局即版式布局,是网页设计师将有限的视觉元素进行有机的排列组合.主要通过CSS的浮动.定位功能来实现UI设计的布局要求. 常见的布局有:一列布局,两列布局,三列布局和混合布局. HTML清除默认样式:body{margin:0;padding:0;} 浮动(float).绝对定位(position:absolute)导致元素脱离文档流(即元素所显示的位置和文档代码不一定一致). 清除浮动:clear:both 页面布局的结构与表现原则:先考虑设计图中的内容和内容模块之间的关系,重点放在

mysql授权远程用户连接（权限最小化原则）

1.进入MySQL,创建一个新用户root,密码为root: 格式:grant 权限 on 数据库名.表名 to 用户@登录主机 identified by "用户密码"; grant select,update,insert,delete on . to root@192.168.1.12 identified by "root"; 原先数据表结构 mysql> use mysql; Database changed mysql> select hos

【cs229-Lecture9】经验风险最小化

写在前面:机器学习的目标是从训练集中得到一个模型,使之能对测试集进行分类,这里,训练集和测试集都是分布D的样本.而我们会设定一个训练误差来表示测试集的拟合程度(训练误差),虽然训练误差具有一定的参考价值.但实际上,我们并不关心对训练集合的预测有多么准确.我们更关心的是对于我们之前没有见过的一个全新的测试集进行测试时,如果利用这个模型来判断,会表现出怎么样的性能,即一般误差.因此,这也要求我们的模型需要具备一定的泛化能力.泛化能力弱,就会出现欠拟合与过拟合的情况. 偏差/方差(Bias/varia

【Coursera】经验风险最小化

一.经验风险最小化 1.有限假设类情形对于Chernoff bound 不等式,最直观的解释就是利用高斯分布的图象.而且这个结论和中心极限定律没有关系,当m为任意值时Chernoff bound均成立,但是中心极限定律不一定成立. 随着模型复杂度(如多项式的次数.假设类的大小等)的增长,训练误差逐渐降低,而一般误差先降低到最低点再重新增长.训练误差降低,是因为模型越复杂,对于训练集合的拟合就越好.对于一般误差,最左边的端点表示欠拟合(高偏差),最右边的端点表示过拟合(高方差),最小化一般误差时

vim可视化&Linux系统安全最小化原则& su & sudo

一.vim在可视化模式下编辑 crl+v,会变成-- VISUAL BLOCK --,然后用上下左右键去选中. 多行注释: ESC进入命令行模式; Ctrl+v进入VISUAL BLOCK模式上下左右键调整需要注释多少行; Shift+i即大写I或s进入插入模式,输入注释的符号,比如#; 再按两下ESC键,这时就可完成多行注释, 命令行模式下,输入:首行号,尾行号s/^/字符/g,实现批量插入字符.如:2,7s/^/#/g. 1.d命令可以删除高亮显示的文本,而D命令则会删除一行, 即使这一行

前端面试题-HTML结构语义化

一.HTML语义化的背景 HTML结构语义化,是近几年才提出来的,对比之前的 HTML 结构,大多是一堆没有语义的标签.用的最多的就是 DIV+CSS,为了改变这种现状,开发者们和官方提出了 HTML结构语义化的概念,并且在 HTML5 添加了很多语义化标签. 二.HTML语义化的概念语义化是指根据内容的结构,选择合适的标签,便于开发者阅读和写出更优雅的代码的同时,让浏览器的爬虫和机器很好的解析. 三.HTML语义化的必要随着互联网的发展,WEB承载越来越多的信息(图片,音频,视频等),人们

网页简单布局之结构与表现原则（HTML/CSS）

结构样式行为真正的分离前端初级人员会在页面上单纯的用各个div把相关内容独立开: 前端中级人员明白相关属性的设置会给元素带来什么改变,从而减少div的书写: 前端高级人员会以及其简单的和稳定的方式实现相应的效果. 代码展示: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8" /> <title></title> <style> .demo1 {

一、HTML和CSS基础--网页布局--网页简单布局之结构与表现原则

结构.表现和行为分离,不仅是一项技术,更主要的是一种思想,当我们拿到一个网页时,先考虑设计图中的文字内容和内容模块之间的关系,重点放在编写html结构和语义化,然后考虑布局和表现形式.,减少HTML与CSS耦合度. 案例一:微博对话框 <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd

HTML结构语义化思想

总体思想:用正确的标签做正确的事情! 根据内容的结构化(内容语义化),选择合适的标签(代码语义化)便于开发者阅读和写出更优雅的代码的同时让浏览器的爬虫和机器很好地解析. 主要体现: 1. 对用户而言,更好的用户体验,例如:在没有样式CCS或图片的情况下也以一种文档格式显示:title.alt用于解释名词或解释图片信息.label标签的活用. 2. 对机器而言,更利于机器识别,更利于SEO,搜索引擎的爬虫依赖于标记来确定上下文和各个关键字的权重. 3. 对开发而言,更利于团队开发和维护,使阅读源代

ubuntu之路——day17.3 简单的CNN和CNN的常用结构池化层

来看上图的简单CNN: 从39x39x3的原始图像不填充且步长为1的情况下经过3x3的10个filter卷积后得到了 37x37x10的数据不填充且步长为2的情况下经过5x5的20个filter卷积后得到了 17x17x20的数据不填充且步长为2的情况下经过5x5的40个filter卷积后得到了 7x7x40的最终结果将7x7x40的卷积层全部展开作为输入特征,建立一个输入层单元数为1960的神经网络即可卷积神经网络常见的结构: 1.Conv卷积层如上图所见 2.Pool池化层

THML结构语义化之table/form

以table/form标签语义化,做为博客首贴应用场景1-table表格 <table> <caption> <thead> <th colspan="4">水果价格表</th> </thead> <tbody> <tr> <th></th> <th>中国</th> <th>美国</th> <th>意大利&

使用经验风险最小化ERM方法来估计模型误差开坑

虽然已经学习了许多机器学习的方法,可只有我们必须知道何时何处使用哪种方法,才能将他们正确运用起来. 那不妨使用经验最小化ERM方法来估计 . 首先: 其中, δ代表训练出错的概率 k代表假设类的个数 m代表样本(数据集)个数 γ代表误差阈值于是我们可以得到: 但我们的假设都是建立在k有限的条件上,那么如果Η为无限类,又该如何估计呢? 先说一个粗略结论:其实根据有限字长效应,我们知道,每个数最多有64字节,例如如果有d个特征,则: 也就是说: 这个粗略结论已经比较实用了,不是吗. 其实,在现实情

第九集经验风险最小化（ERM）

支持向量机（SVM）、支持向量回归（SVR）

1.支持向量机( SVM )是一种比较好的实现了结构风险最小化思想的方法.它的机器学习策略是结构风险最小化原则为了最小化期望风险,应同时最小化经验风险和置信范围) 支持向量机方法的基本思想: ( 1 )它是专门针对有限样本情况的学习机器,实现的是结构风险最小化:在对给定的数据逼近的精度与逼近函数的复杂性之间寻求折衷,以期获得最好的推广能力: ( 2 )它最终解决的是一个凸二次规划问题,从理论上说,得到的将是全局最优解,解决了在神经网络方法中无法避免的局部极值问题: ( 3 )它将实际问题通过非

结构风险最小化原则 svm

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