统计学习方法理论（一）

1.经验误差和泛化误差 以线性分类问题为例，其损失函数0-1损失。其中设计的模型是经验风险最小化（Empirical risk minimization） 2.两个引理 要证明一致性收敛（Uniform convergence）：即训练误差很小的话，那么对应的假设函数的泛化误差也很小 需要两个引理：一致限（union bound）和Hoeffding不等式 3.一致收敛（Union converg

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