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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)資料 課件Ch6_Statistical Learning.pdf

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張寧
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6 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論 16統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論簡(jiǎn)介 重點(diǎn)討論的問(wèn)題 學(xué)習(xí)的統(tǒng)計(jì)性能：通過(guò)有限樣本能否學(xué)到其中的 規(guī)律？ 學(xué)習(xí)算法收斂性：學(xué)習(xí)過(guò)程是否收斂?收斂的快慢 程度? 學(xué)習(xí)的計(jì)算復(fù)雜性：學(xué)習(xí)器復(fù)雜性、樣本復(fù)雜性 （學(xué)到真正的規(guī)律所需樣本數(shù)）與計(jì)算復(fù)雜性? 面對(duì)的基本問(wèn)題 模式識(shí)別（分類） 回歸分析（函數(shù)逼近） 概率密度估計(jì) 26統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論簡(jiǎn)介 學(xué)習(xí)的方式是監(jiān)督學(xué)習(xí)，包含： 環(huán)境，提供一組來(lái)自固定但未知概率分布的向量 x。
教師，為每個(gè)從環(huán)境中獲得的輸入向量 x，根據(jù)固定但未 知的聯(lián)合概率p(x,t)給出期望響應(yīng)t，滿足未知關(guān)系： t=f(x) 學(xué)習(xí)器，實(shí)現(xiàn)一組輸入輸出的映射： y=F(x,w) 其中y是學(xué)習(xí)器產(chǎn)生的實(shí)際輸出，w是自由參數(shù)（如權(quán)）。
學(xué)習(xí)的目的是尋找泛化（推廣）能力最好的學(xué)習(xí)器 根據(jù)有限個(gè)獨(dú)立同分布的訓(xùn)練樣本{(x1,t1),(x2,t2),...,(xQ,tQ)} 在一組函數(shù){F(x,w)}中求一個(gè)能最優(yōu)逼近期望函數(shù)f(x)的 函數(shù)y=F(x,w0)，使損失或差異最小，即泛化能力最好。
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