以下哪些属于有监督学习的优化目标？

以下哪些属于有监督学习的优化目标？

A.经验风险最小化

B.结构风险最小化

C.数据升维

D.核函数计算

正确答案：AB

答案解析：

经验风险最小化（A选项）：在有监督学习中，经验风险是模型在训练数据集上的平均损失。经验风险最小化的目标是通过调整模型参数，使得模型在训练数据上的预测结果与真实标签之间的差距尽可能小。例如在使用线性回归模型进行房价预测时，我们希望模型在已有的房价数据（训练集）上预测值与真实房价的误差平方和最小，这就是经验风险最小化的体现。它是有监督学习中一种基本的优化目标。

结构风险最小化（B选项）：结构风险最小化在经验风险最小化的基础上，考虑了模型的复杂度。因为单纯追求经验风险最小化可能导致模型过拟合，对新数据的泛化能力差。结构风险最小化通过在经验风险上添加一个正则化项（与模型复杂度相关）来平衡模型在训练数据上的拟合程度和模型的复杂度。例如在支持向量机中，通过调整正则化参数，使得模型在训练数据上有较好的分类效果，同时又不会过于复杂，提高模型对未知数据的泛化能力，所以它也是有监督学习的优化目标。

数据升维（C选项）：数据升维是一种数据预处理技术，比如通过主成分分析（PCA）等方法将低维数据转换为高维数据，目的是为了在高维空间中更好地揭示数据的特征和规律，或者方便后续的算法处理。它本身并不是有监督学习的优化目标，而是为学习过程提供更合适的数据表示的一种手段。

核函数计算（D选项）：核函数主要用于将低维空间的数据映射到高维空间，从而在高维空间中进行更有效的分类或回归等操作，比如在支持向量机中使用核函数可以处理非线性分类问题。核函数计算是实现某些有监督学习算法（如核支持向量机）的一个步骤或工具，而不是优化目标。优化目标关注的是如何调整模型以达到更好的预测性能，核函数计算只是实现这一目标过程中的一种技术手段。