structural risk minimization
結構風險最小化（SRM）是機器學習中使用的歸納原理。通常在機器學習中，必須從有限數據集中選擇廣義模型，隨之產生過度擬合的問題——模型變得過於強烈地適應訓練集的特性而對新數據的概括性差。SRM原則通過平衡模型的複雜性和其在擬合訓練數據方面的成功來解決這個問題。 有許多理論和實驗工作表明123，在測試集的期望誤差率 Etest E test 和在訓練集的訓練誤差率 Etrain E train 的差距
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