作者wheado (principal component QQ)
看板Math
標題[機統] 機器學習統計推論(Minimize EPE)
時間Thu Dec 10 18:49:44 2020
https://imgur.com/DU5W4Sq
圖片取自The Elements of Statistical Learning
內容第18頁
連結如下:
https://web.stanford.edu/~hastie/ElemStatLearn/printings/ESLII_print12_toc.pdf
我的問題在(2.11)式子的理解以及如何到達(2.13)的思路。
從到(2.11)開始說起,
我的理解是透過EPE(f)我們可以知道Square error loss的期望值,
當我們把最外層的期望值脫掉,可以得到以下這個式子(A)
https://imgur.com/4aFPF0P
對於任意給定的x,都可以得到一個f(x),然後我們將從全部的x中
找到一個x使得(A)最小。
接著得知(2.12)這個式子最小的結果就是f(x)。
第一個問題是(2.12)如何從(2.11)推過來的?
第二個問題是憑什麼f(x)可以是一個常數c?
我的理解可能有很多錯誤,請大神指教,謝謝。
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推 yueayase : 因為已經given x,所以f(x)一定是個常數 12/16 13:54
→ yueayase : f本來就是把x送到另一個值 12/16 13:55