.对于具有0-1损失函数的分类问题，即使对于像线性分类器这样的相对简单的函数类，经验风险最小化也被认为是NP难题。 但是，当最小经验风险为零（即数据是线性可分离的）时，可以有效解决。 在实践中，机器学习算法可以通过对0-1损失函数（例如SVM的铰链损失）采用凸近似来解决该问题，这种方法更容易优化，或者对分布进行假设formula_13 （因此不再是上述结果适用的不可知论学习算法）。