机器学习笔记——8 学习的通常理论

机器学习笔记——8 学习的通常理论 在第一章绪论中，咱们曾经讲到，机器学习是关于学习算法的学问，在前面的文章中，咱们主要介绍了一些具体的学习算法的例子，而本文将从更高和更抽象的角度，讨论学习算法的通常化的理论，主要涉及到泛化偏差(generalization error) 和经验偏差(empirical error) 之间的量化理论，以及咱们为了得到有最小泛化偏差的假设，但实际上倒是经过最小化经验

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