Hoeffding不等式与泛化误差上界

Hoeffding不等式 本篇文章不详细证明霍夫丁不等式怎么来的，主要讨论如何由霍夫丁不等式证明不等式： 左端即为泛化误差，右端则为泛化误差上界。泛化误差也可以理解为期望风险，而右式第一个也叫做经验风险。 这都是与我们的的模型相关的，我们希望我们的模型对未知数据也能有好的预测能力，也就是泛化能力较强，这样才能说明我们的模型有着一定的可用性。 证明上式则需要我们的霍夫丁不等式： 泛化误差上界推导 这

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