经验风险最小化
@强虾6169：风险管理的工作流程是什么? -
禹咸19526394406…… 风险管理的步骤 风险管理的目标是使潜在机会或回报最大化,使潜在的风险最小化.它的实 现包括三个因素. 第一,必须在项目计划书中写下如何进行风险管理. 第二,项目运算必须包括解决风险所需经费. 第三,风险的影响必须纳入项规划. 风险管理过程各阶段的过程主要如下: 风险识别:风险识别包括分析风险的来源,产生的条件,风险的特征,哪些风险影响项目. 风险分析:涉及对风险及风险的相互作用的评估. 风险控制:针对风险分析的结果,为降低项目风险的负面效应制定策略和技术手段的过程. 风险跟踪与监测:目的有三:一是监视风险的状况; 二是监测风险的对策是否有效,监测机制是运行;三是不断识别新的风险制定对策.
@强虾6169：交叉验证中的归一化
禹咸19526394406…… 引用 别人的“对于SVM处理小样本问题我的理解是: 传统方法中,采用了所谓经验风险最小化(ERM ) 准则,即用经验风险代替期望风险,这一准则成立的条件是在样本数量趋于无穷大的时候,而svm是基于统计学习理论,采用结构最小化(SRM)准则,出了与经验风险有关,还与拟合函数的复杂度有关,并且要和有限数目的样本相适应,而不是样本数量越大越好,这里体现了小样本的思想.”
@强虾6169：求高手 用数据挖掘 专业术语 帮我翻译成中文! -
禹咸19526394406…… k -均值聚类作为我们短语经验风险最小化程序结束 一个H而明确覆盖数的计算为这个班.其次,我们的分析表明,稳定的k -均值聚类的特征是几何的 H就潜在的分布.我们证明的情况下 独特的全球最小仓库,解决方案是稳定的聚类分析就完成了 变化的数据,而对这些情况多求,改变的 米样品之间的过渡添了nstability.While稳定性 对有限数目的求这个结果得出多项分布 估计,无限的情况下求需要更细致的工具.我们的结论 证明稳定性的H impliesstability功能的实际 中心的集群.自从稳定性经常用来选择号码的 集群事实上,我们希望我们作为astarting点分析结果 理论上接地配方的选择K.
@强虾6169：常用非线性校正方法有哪些
禹咸19526394406…… 现 代控制系统对传感器的准确度、稳定性和工作条件等方面提出了很高的要求.然而... 而神经网络是基于 大样本的学习方法,采用经验风险最小化原则. 将支持向量机函...
@强虾6169：关于SVM的基本问题(过学习,欠学习,推广性,学习精度) -
禹咸19526394406…… 统计学习原理(STL)通过结构风险最小化原则(SRM)来解释机器学习 期望风险 = 经验风险 + 置信范围 经验风险也就是对样本的分类精度,置信范围由学习机器的复杂度(VC维)决定. 过学习(overfitting),也叫过拟和 由于学习机器过于...
禹咸19526394406…… 风险管理的步骤 风险管理的目标是使潜在机会或回报最大化,使潜在的风险最小化.它的实 现包括三个因素. 第一,必须在项目计划书中写下如何进行风险管理. 第二,项目运算必须包括解决风险所需经费. 第三,风险的影响必须纳入项规划. 风险管理过程各阶段的过程主要如下: 风险识别:风险识别包括分析风险的来源,产生的条件,风险的特征,哪些风险影响项目. 风险分析:涉及对风险及风险的相互作用的评估. 风险控制:针对风险分析的结果,为降低项目风险的负面效应制定策略和技术手段的过程. 风险跟踪与监测:目的有三:一是监视风险的状况; 二是监测风险的对策是否有效,监测机制是运行;三是不断识别新的风险制定对策.
@强虾6169：交叉验证中的归一化
禹咸19526394406…… 引用 别人的“对于SVM处理小样本问题我的理解是: 传统方法中,采用了所谓经验风险最小化(ERM ) 准则,即用经验风险代替期望风险,这一准则成立的条件是在样本数量趋于无穷大的时候,而svm是基于统计学习理论,采用结构最小化(SRM)准则,出了与经验风险有关,还与拟合函数的复杂度有关,并且要和有限数目的样本相适应,而不是样本数量越大越好,这里体现了小样本的思想.”
@强虾6169：求高手 用数据挖掘 专业术语 帮我翻译成中文! -
禹咸19526394406…… k -均值聚类作为我们短语经验风险最小化程序结束 一个H而明确覆盖数的计算为这个班.其次,我们的分析表明,稳定的k -均值聚类的特征是几何的 H就潜在的分布.我们证明的情况下 独特的全球最小仓库,解决方案是稳定的聚类分析就完成了 变化的数据,而对这些情况多求,改变的 米样品之间的过渡添了nstability.While稳定性 对有限数目的求这个结果得出多项分布 估计,无限的情况下求需要更细致的工具.我们的结论 证明稳定性的H impliesstability功能的实际 中心的集群.自从稳定性经常用来选择号码的 集群事实上,我们希望我们作为astarting点分析结果 理论上接地配方的选择K.
@强虾6169：常用非线性校正方法有哪些
禹咸19526394406…… 现 代控制系统对传感器的准确度、稳定性和工作条件等方面提出了很高的要求.然而... 而神经网络是基于 大样本的学习方法,采用经验风险最小化原则. 将支持向量机函...
@强虾6169：关于SVM的基本问题(过学习,欠学习,推广性,学习精度) -
禹咸19526394406…… 统计学习原理(STL)通过结构风险最小化原则(SRM)来解释机器学习 期望风险 = 经验风险 + 置信范围 经验风险也就是对样本的分类精度,置信范围由学习机器的复杂度(VC维)决定. 过学习(overfitting),也叫过拟和 由于学习机器过于...
