經驗風險最小化

經驗風險最小化 （ ERM ） 是統計學習理論裏的一項原則 ， 該原則下有一系列學習算法 ， 經驗風險最小化用於爲這些算法的性能提供理論上的界 。 核心思想是 ， 我們無法確切知道算法在實際中的運行情況 （ 真正的 “ 風險 ” ） ， 因爲我們不知道算法將在其上運行的數據的真實分佈 ， 但藉助經驗風險最小化 ， 我們可以在一組已知的訓練數據 （ “ 經驗 ” 風險 ） 上衡量其性能 。