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bluevil
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 Inserito il - 31 luglio 2008 : 10:08:28
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in "termini intuitivi" potresti pensarla così:
hai un'infinità di modelli matematici (di complessità crescente) con cui poter approssimare il comportamento di un sistema (qualsiasi sistema). Tuttavia i tutti i modelli possono essere caratterizzati da almeno due parametri, quasi sempre in contro-tendenza:
1) Semplicità (semplicità strutturale intesa come, per esempio, numero di parametri coinvolti, grado del polinomio approssimante, etc)
2) Accuratezza (il grado di precisione che il classificatore, e.g. SVM, riesce a raggiungere)
Nell'SRM quello che cerchi di fare è arrivare ad un compromesso tra queste due grandezze: in pratica cerchi di trovare un modello semplice che, però, spieghi "bene" il comportamento del sistema osservato (ovvero approssimi bene i dati che hai a disposizione).
E' una spiegazione davvero "spannometrica", però spero possa esserti utile. |
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support vector machie
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Inserito il - 02 agosto 2008 : 12:34:14
