極大似然估計 最大後驗機率估計

經驗風險最小化： minf∈F1N∑Ni=1L(yi,f(xi)) 結構風險最小化： minf∈F1N∑Ni=1L(yi,f(xi))+λJ(f) 李航博士《統計學習方法》中第一章第九頁中有兩個論斷 1 當模型是條件機率分佈，損失函數是對數損失函數時，經驗風險最小化就等價於極大似然估計。 2 當模型是條件機率分佈、損失函數是對數損失函數、模型複雜度由模型的先驗機率表示時，結構風險最小化就等價於最大

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