経験的リスク最小化

term_id: empirical_risk_minimization

Category: basic_concepts

Definition

経験的リスク最小化（ERM）は、教師あり学習モデルの訓練における標準的な目的関数です。これは、クラス内の関数群から平均エラーを最小化する仮説を選択するプロセスを含みます。

Summary

観測された訓練データ上の平均損失を最小化することを目指す、機械学習の基本原理。

Key Concepts

損失関数
訓練誤差
汎化
過学習

Use Cases

ロジスティック回帰モデルの訓練
ニューラルネットワークの重み最適化
サポートベクターマシンの定式化