第4章：泛化界

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第4章：泛化界 Edit: 赵志民，李一飞，王茂霖，詹好本章前言在机器学习中，泛化能力是衡量模型性能的核心标准之一。如何从有限的训练数据中获得能够在未见数据上表现良好的模型，始终是研究者关注的重要问题。本章将深入探讨与泛化界相关的理论基础和定理，通过对关键概念的补充说明和定理的详细推导，帮助读者更好地理解泛化误差的收敛性质以及不同假设空间下的泛化能力。本章还将介绍与泛化界密切相关的Rademacher复杂度及其在实际应用中的意义，为进一步的研究提供理论支持。 4.1 【概念解释】可分情形中的“等效”假设 61页中的「可分情形」部分提到了“等效假设”的概念。这其实是我们在面对模型选择时需要处理的问题。机器学习的任务实际上是从样本空间或属性空间中选择一个最符合实际的模型假设。