小小程序员
2021-05-15 23:34:26
構造リスク最小化（SRM，structural risk minimization）
以下の2つの目標をバランスさせるためのアルゴリズム：
最も予測性の高いモデルを構築することを期待する（例えば、損失が最小になる）。
モデルをできるだけ単純にすることを期待する（例えば、強力な正則化）。
例えば、訓練データセットに基づく損失と正則化を最小化することを目的としたモデル関数は、構造的リスク最小化アルゴリズムの一種です。
詳細情報については、http://www.svms.org/srm/ を参照してください。
「経験的リスク最小化」とは対照的です。
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機械学習は多分野にまたがる学問であり、確率論、統計学、近似理論および複雑なアルゴリズムに関する知識を包含しています。コンピュータをツールとして用い、人間の学習方法をリアルタイムで模倣することを目指すとともに、既存の内容を知識構造に分類して学習効率を効果的に向上させることを目指しています。
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