经验风险最小化 编辑
经验风险最小化 是统计学习理论里的一项原则，该原则下有一系列机器学习 ，经验风险最小化用于为这些算法的性能提供理论上的界。核心思想是，我们无法确切知道算法在实际中的运行情况，因为我们不知道算法将在其上运行的数据的真实分布，但借助经验风险最小化，我们可以在一组已知的训练数据上衡量其性能。
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