機器學習理論 之 經驗風險最小化（Empirical Risk Minimization）

  該理論探討的是模型在training set上的error 與 generation error的關係。 訓練模型時，需要多少個樣本，達到什麼精度，都是由理論依據的。 理論點： 偏差方差權衡（Bias/variance tradeoff） 訓練誤差和一般誤差（Training error & generation error） 經驗風險最小化（Empiried risk minization，

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