偏差与方差、经验风险最小化、联合界、一致收敛

在之前的八讲中我们主要学习了一些具体的算法，但当我们之前学习的算法在实际问题中表现不出理想的效果时，我们接下来应该怎么做？接下来的三讲中我们学习到的主要内容是学习理论，它将会帮助我们找到上面问题的答案。

本篇笔记对应的是机器学习公开课的第九讲，主要内容包括偏差与方差（Bias/Variance）、经验风险最小化(Empirical Risk Minimization,ERM)、联合界（Union Bound）、一致收敛（Uniform Convergence）。

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机器学习理论之经验风险最小化（Empirical Risk Minimization）
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(斯坦福机器学习笔记)之经验风险最小化
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【Coursera】经验风险最小化
一.经验风险最小化 1.有限假设类情形对于Chernoff bound 不等式,最直观的解释就是利用高斯分布的图象.而且这个结论和中心极限定律没有关系,当m为任意值时Chernoff bound均成 ...
期望风险最小化、经验风险最小化、结构风险最小化
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损失函数-经验风险最小化-结构风险最小化
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经验风险最小化和结构风险最小化
在假设空间.损失函数以及训练集确定的情况下,经验风险函数就可以确定.假设给定一个数据集: 模型f(x)关于训练数据集的平均损失成为经验风险或经验损失: 经验风险是模型关于训练样本集的平均损失. 经验风 ...

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