机器学习理论 之 经验风险最小化（Empirical Risk Minimization）

  该理论探讨的是模型在training set上的error 与 generation error的关系。 训练模型时，需要多少个样本，达到什么精度，都是由理论依据的。 理论点： 偏差方差权衡（Bias/variance tradeoff） 训练误差和一般误差（Training error & generation error） 经验风险最小化（Empiried risk minization，

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