斯坦福大学公开课机器学习课程（Andrew Ng）九经验风险最小化

课程概述： 1.偏差/方差（Bias/variance） 2.经验风险最小化（Empirical Risk Minization，ERM） 3.联合界引理与Hoeffding不等式 4.一致收敛（Uniform Convergence） 一、偏差/方差   偏差与方差对应的仍然是过拟合与欠拟合的问题，本篇主要解决的问题就在于构建一个模型，对何时出现过拟合和欠拟合进行说明。   关于过拟合与欠拟合的

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