《機器學習》筆記---2 模型的損失函式與正則化
損失函式
度量模型一次預測的好壞 L( Y，f(X) )
- 常見型別：
期望風險（風險函式）
度量平均意義下的模型預測的好壞，即損失函式的期望。（關於 聯行分佈的期望，未知，無法直接計算）
經驗風險
模型關於訓練資料集的平均損失，當樣本容量N–>∞，經驗風險趨於期望風險。
經驗風險最小化，保證模型有很好的學習效果。
結構風險（正則化）
為防止過擬合而提出，在經驗風險的基礎上加上了正則化項或罰項。
結構風險最小化等價於正則化。目的是選擇經驗風險與複雜度同時較小的模型。
正則化項表示模型的複雜度，形式多樣，可以是 L1或L2範數。
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