【統計學習方法】第一章 概論

文章目錄 基礎概念 期望風險、經驗風險、結構風險 第一章 統計學習方法概論 1.正則化 2.交叉驗證 3.泛化能力 4.生成模型與判別模型 生成方法 判別方法 5.分類問題 6.迴歸問題 基礎概念 期望風險、經驗風險、結構風險 經驗風險：就是訓練誤差 結構風險：訓練誤差 + 表示模型複雜度的正則項（結構風險就是訓練誤差和模型複雜度之和) 經驗風險是局部概念，針對訓練樣本的損失函數，可以求得。 期望

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