Minimierung des empirischen Risikos
term_id: empirical_risk_minimization
Category: basic_concepts
Definition
Empirical Risk Minimization (ERM) ist die Standard-Zielfunktion zum Trainieren von Modellen des überwachten Lernens. Dabei wird eine Hypothese aus einer Klasse von Funktionen ausgewählt, die den durchschnittlichen Fehler
Summary
Ein grundlegendes Prinzip im maschinellen Lernen, das darauf abzielt, den durchschnittlichen Verlust über die beobachteten Trainingsdaten zu minimieren.
Key Concepts
- Verlustfunktion
- Fehlerquote beim Training
- Verallgemeinerung
- Überanpassung
Use Cases
- Training von logistischen Regressionsmodellen
- Optimierung der Gewichte neuronaler Netze
- Formulierung von Support Vector Machines