李航《统计学习方法》第二版第一章-泛化误差

联合概率分布没法直接知道，没法求泛化误差，因此只能求泛化误差上界

泛化误差越小，泛化能力越好

1、数据量大，泛化误差上界趋于0

2、假设空间容量越大，模型越难学，泛化误差上界越大

泛化误差上界=经验风险+误差，N为样本容量，d为假设空间中函数的个数

经验风险是对损失函数求平均值

二、泛化误差上界推导

样本均值的期望等于总体的期望

下面为上面图片的证明

X为损失函数

泛化误差中的第一个不等式

泛化误差中的误差项

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