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统计学习理论导论-3.pdf
学习问题的一般表示
回顾 设有定义在空间Z上的概率测度F(z) 。考虑函数的集合
Q(z ,α) , α ∈Λ 。机器学习的一般问题就是，在概率测度
损失函数： L (y , f (x ,α)) F(z) 未知，但给定了一定的独立同分布样本
z , L, z (1-7)
风险函数： R (α) ∫L (y , f (x ,α))dF (x ,y ) (1-2) 1 l
的条件下，最小化风险泛函
学习的目标就是：
R (α) ∫Q(z ,α)dF (z ) , α ∈Λ (1-6)
在联合概率分布函数F (x , y ) 未知、所有可用的信
记解为Q(z ,α ) .
0
息都包含在训练集中的情况下，寻找函数f (x ,α ) ，
0
使它（在函数类f (x ,α), α∈Λ上）最小化风险泛函 要设计一个学习机器，需要做几件事？
R (α) 。 1. 确定原则 —— 不同学习理论的区别所在
2. 确定函数集及学习目标 —— 不同学习机器的区别所在
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