简单自学机器学习理论——正则化和偏置方差的权衡 (Part III )
本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐，阿里云云栖社区组织翻译。 以下为译文 机器学习理论-Part3 正则化和偏置方差的权衡 在第一部分探讨了统计模型潜在的机器学习问题，并用它公式化获得最小泛化误差这一问题；在第二部分通过建立关于难懂的泛化误差的理论去得到实际能够估计得到的经验误差，最后的结果是： 通过假设有固定的数据集，可以简化该界限，对于具体的置信度有： 本节基于该简化理论结果，开始针对解
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