Hoeffding不等式與泛化誤差上界

Hoeffding不等式 本篇文章不詳細證明霍夫丁不等式怎麼來的，主要討論如何由霍夫丁不等式證明不等式： 左端即爲泛化誤差，右端則爲泛化誤差上界。泛化誤差也可以理解爲期望風險，而右式第一個也叫做經驗風險。 這都是與我們的的模型相關的，我們希望我們的模型對未知數據也能有好的預測能力，也就是泛化能力較強，這樣才能說明我們的模型有着一定的可用性。 證明上式則需要我們的霍夫丁不等式： 泛化誤差上界推導 這

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