【机器学习】【基本理论】结构风险、结构风险、损失函数

损失函数：用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。 经验风险：一个损失函数的函数 结构风险：可简单理解为经验风险（一种损失函数的函数）+λ正则化项。因此，模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可以表示成如下式子： θ∗=argminθ1N∑i=1NL(yi,f(xi;θ))+λ Φ(

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