統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論和svm支持向量機(jī)(編輯修改稿)
2024-08-28 13:49 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 論上可以通過(guò)增加算法（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的規(guī)模使得Remp(w) 不斷降低以至為 0。 但是 ,這樣使得算法（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的復(fù)雜度增加 , VC維 h增加 ,從而 φ(h/l)增大 ,導(dǎo)致 實(shí)際風(fēng)險(xiǎn) R(w)增加 ,這就是 學(xué)習(xí)算法的過(guò)度擬和 (Overfitting). 支持向量機(jī) Support Vector Machines 支持向量機(jī)比較好地實(shí)現(xiàn)了有序風(fēng)險(xiǎn)最小化思想 (SRM) H 1 X1 H 2 X2 Op ti m al H y p er p la n e W X + b = 0 S ep a r
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