Perceptron-algoritmi - Helsinki.fi
Perceptron-algoritmi - Helsinki.fi
Perceptron-algoritmi - Helsinki.fi
You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
Empiirisenriskinminimointilineaarisessa<br />
regressiossa<br />
• Määritellään empiirinen tappiofunktio ˆ L: R d → R seuraavasti:<br />
ˆL(w) = 1<br />
n<br />
n<br />
i=1<br />
L(yi, fw(xi)) = 1<br />
n<br />
n<br />
(yi − xi · w) 2 .<br />
• Siis ˆ L(w) on ennustajan fw opetusvirhe, kun tappiofunktiona on<br />
neliövirhe.<br />
• Sovelletaan parametrivektorin w oppimiseen empiirisen riskin<br />
minimointia: Valitaan parametrivektoriksi ˆw = arg min w ˆ L(w).<br />
i=1<br />
• Jäljellä siis enää yo optimointiongelman ratkaiseminen.<br />
6
Change language