入力を,出力をとする.分類問題と違って,の定義の仕方に工夫が必要.例えば以下のようにを定義する.
ただし,.そうすると,
で不正解となる.分類問題と同じ代理損失が使える.
これは,-insensitive lossと呼ばれる.
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入力をx∈X,出力をy∈Rとする.分類問題と違って,mの定義の仕方に工夫が必要.例えば以下のようにmを定義する.
m=ϵ−∣y−f(x)∣
ただし,ϵ≥0.そうすると,
I[m<0]
で不正解となる.分類問題と同じ代理損失が使える.
max{0,1−ϵ+∣y−f(x)∣}
これは,ϵ-insensitive lossと呼ばれる.
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機械学習の問題設定 機械学習の問題設定を見直したのでメモ. ( Ω , F , P ) (\Omega, \mathcal{F}, P) ( Ω , F , P ) : ベースとなる確率空間 ( X , F X ) (\mathcal...
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