小化原理指出学习算法应选择一个假设formula_34将经验风险降到最低： 因此，由ERM原理定义的学习算法在于解决上述优化问题。 
性质.
计算复杂度.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