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はじめに 学習 汎化性能を最も良くする仮説 学習で得られる仮説とベイズ規則、その誤差の比較 バイアス... はじめに 学習 汎化性能を最も良くする仮説 学習で得られる仮説とベイズ規則、その誤差の比較 バイアスとバリアンス はじめに 統計的学習理論では予測損失と経験損失の2つの損失を比較する術を与えることで、学習機ないし学習アルゴリズムの汎化性能について議論します。具体的には、入力変数を $x$ とし出力変数を $y$ とする関数 $f : x \rightarrow y$ に関して、手元にある訓練データ集合 $D = \{ (x _ 1, y _ 1), \cdots , (x _ N, y _ N)\}$ を用いて $f$ を具体的に構築し、それが今後、未知のデータ $(x', y')$ に対してどのような予測性能を有するかを議論します。 統計的学習理論では、何らかの目的関数を最適化するという形で学習が定式化されますが、実行する最適化自体が本質的に解きたい問題では無い(機械学習 ≠ 最適化)と