机器学习 之 作业1

作业 1: 经验风险最小化 vs. 结构风险最小化 [1] 解释：期望风险最小，经验风险最小化和结构风险最小化； 那么如果想知道模型对训练样本中所有的样本的预测能力，那就是经验风险，经验风险是对训练集中的所有样本点损失函数的总和最小化。经验风险越小说明模型对训练集的拟合程度越好。 我们知道未知的样本数据的数量是不容易确定的，所以就没有办法用所有样本损失函数的总和的最小化这个方法，那么用期望来衡量这

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