如何用Hoeffding不等式估計機器學習模型的泛化誤差
Hoeffding 不等式（Hoeffding’s Inequality）是一個經典的概率不等式，用於分析二元隨機變量和的偏離程度。在機器學習中，它可以幫助估計模型的泛化誤差（Generalization Error），也就是模型在訓練集上的表現與在測試集上的表現的差異。
閱讀文章 →#Hoeffding 不等式
共 2 篇文章
推導機器學習模型的泛化誤差方法
推導模型的泛化誤差方法 泛化誤差的估計方法包括下列幾種方式，可以直接點擊下面的連結，會開啟新分頁。 Rademacher Complexity (拉德馬赫複雜度) VC 維度（Vapnik-Chervonenkis 維度） Hoeffding 不等式（Hoeffding’s Inequality） PAC 學習框架中的界限（Probably Approxim
閱讀文章 →