* 構造的損失最小化 (structural risk minimization; SRM) [#bcd83f2e]

//ここには %項目の説明を書いてください.よろしければ署名しておいてください.

与えられたデータ数に対して,最も複雑な,すなわちVC次元の大きなモデルを選ぶための手法.
VC次元が,\(h_1\lt h_2\lt\cdots\lt h_k\lt\cdots\) のように順次大きくなるようなモデルの系列を考える.そして,次の経験損失の確率的上限([[経験損失最小化]]を参照)を最小にするようなモデルを,系列の中から選択する.
\[R(\hat{\theta})\le R_{\mathrm{emp}}(\hat{\theta})+\frac{\epsilon}{2}\Bigl(1+\sqrt{\frac{4R_{\mathrm{emp}}(\hat{\theta})}{\epsilon}}\Bigr)\]

> -- しましま

** 関連項目 [#efbe6784]

//英語や同義語のあとに,#brで区切って関連する項目をリストしてください.
-[[structural risk minimization]]
#br
-[[経験損失最小化]]
-[[VC次元]]
-[[標本誤差]]
-[[汎化誤差]]
#br
-[[検索:構造的損失最小化 SRM]]

** リンク集 [#o8e90ff5]

//関連するWWW資源があればリンクしてください.
-[[structural risk minimization>http://www.svms.org/srm/]] @ svm.org
#br
-[[Wikipedia:Structural_risk_minimization]]

** 関連文献 [#y66518c9]

//この%項目%に関連する書籍や論文を紹介してください.

-[[Book/サポートベクターマシン(知の科学)]] 6.6節
-[[Book/パターン認識と学習の統計学(統計科学のフロンティア6)]] 6.5節
-[[Book/The Elements of Statistical Learning]] 7.9節

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