Empirisk riskminimering
term_id: empirical_risk_minimization
Category: basic_concepts
Definition
Empirisk Riskminimering (ERM) är den standardiserade målfunktionen för att träna modeller för övervakad inlärning. Det innebär att välja en hypotes från en klass av funktioner som minimerar det genomsnittliga felet…
Summary
Ett grundläggande princip inom maskininlärning som syftar till att minimera den genomsnittliga förlusten över observerad träningsdata.
Key Concepts
- Förlustfunktion
- Träningsfel
- Generalisering
- Överanpassning
Use Cases
- Träning av logistisk regressionsmodeller
- Optimering av vikter i neuronnätverk
- Formulering av Support Vector Machines