Fugu-MT 論文翻訳(概要): Statistical learning theory and Occam's razor: The argument from empirical risk minimization

論文の概要: Statistical learning theory and Occam's razor: The argument from empirical risk minimization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13842v1
Date: Thu, 21 Dec 2023 13:40:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-22 14:55:29.922486
Title: Statistical learning theory and Occam's razor: The argument from empirical risk minimization
Title（参考訳）: 統計的学習理論とoccamのカミソリ--経験的リスク最小化からの議論
Authors: Tom F. Sterkenburg
Abstract要約: この論文は、経験的リスク最小化の方法に対する統計的学習理論の中央数学的学習保証に基づいて構築された、有資格な手段終末とモデル相対的正当化論を綴っている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6317061277457001
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper considers the epistemic justification for a simplicity preference in inductive inference that may be obtained from the machine learning framework of statistical learning theory. Uniting elements from both earlier arguments suggesting and rejecting such a justification, the paper spells out a qualified means-ends and model-relative justificatory argument, built on statistical learning theory's central mathematical learning guarantee for the method of empirical risk minimization.
Abstract（参考訳）: 本稿では,統計学習理論の機械学習の枠組みから得られる帰納的推論における単純性選好の認識論的正当性について考察する。この論文は、そのような正当化を示唆し否定する以前の議論の要素をまとめ、統計的学習理論の実証的リスク最小化法に対する中央数学的学習保証に基づいて構築された、有資格な手段終末とモデル相対的正当化論を綴った。

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