1) Empirical risk
经验风险
1.
The characteristic of modern pattern classification methods is to admit empirical risk non-zero, whereas inseparable feature set never provides a chance for learning algorithms to make a classifier with zero of empirical risk.
允许经验风险不为0是现代模式分类器构造方法区别于传统模式分类器构造方法的标志。
2.
The traditional way is least square method of errors based on minimizing the empirical risk.
由给定的空间数据点集构造B样条曲线是CAGD中一个重要研究课题,常用的逼近方法实质上是基于“经验风险”意义下的最小二乘逼近。
3.
The influence of generation ability based on the empirical risk minimization and the support vector machines based on the structural risk minimization are discussed.
介绍神经网络的统计学习过程和理论,讨论基于经验风险最小化的学习理论对神经网络推广性能的影响,分析基于结构风险最小化的支持向量机。
2) expected risk functional
经验风险泛函
3) empirical risk minimization
经验风险最小化
1.
The empirical risk minimization and the structural risk minimization in machine learning are analyzed.
介绍机器学习的表示方式,分析和比较机器学习中经验风险最小化原则和结构风险最小化原则,引出用于回归估计的支持向量机,并用数学方式阐述其基本思想,讨论支持向量机技术发展中存在的主要问题。
4) empirical risk function
经验风险函数
1.
For the learning process, a new kind of empirical risk function is proposed which is differentiable and can be minimized by gradient descent strategy.
对于参数的学习 ,提出了一种适用于分类器的可微经验风险函数 ,该函数能够有效地利用梯度下降法进行最小化 。
6) empirical risk minimization principle
经验风险最小化原则
1.
Then,the definitions of the empirical risk functional,the expected risk function- al and empirical risk minimization principle about gλ samples corrupted by noise are proposed.
引入了复gλ随机变量、准范数的定义,提出了受噪声影响的复gλ样本的经验风险泛函、期望风险泛函以及经验风险最小化原则严格一致性的定义;给出并证明了受噪声影响的复gλ样本的学习理论的关键定理,为系统建立基于复gλ样本的统计学习理论奠定了理论基础。
补充资料：风险投资的风险
风险投资的风险是指投资活动中人们不希望的后果出现的潜在可能性。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条