在统计学习理论中,结构风险定义为经验风险与置信区间的和。
因为在机器学习理论中,虽然经验风险最小化的归纳原则是一致的,但是一致性是在样本数量趋向无穷大时得到了,在样本点个数有限的情况下,仅仅用经验风险来近似期望风险是十分粗糙的,结构风险则是期望风险的一个上界。
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