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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。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 118.168.196.131 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Math/M.1607597386.A.BF7.html
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