斯坦福機器學(xué)習公開(kāi)課筆記9--偏差/方差、經(jīng)驗風(fēng)險最小化、聯(lián)合界、一致收斂

　　本篇與前面不同，主要內容不是算法，而是機器學(xué)習的另一部分內容——學(xué)習理論。主要包括偏差/方差(Bias/variance)、經(jīng)驗風(fēng)險最小化(Empirical Risk Minization，ERM)、聯(lián)合界(Union bound)、一致收斂(Uniform Convergence)。

　　Ng對學(xué)習理論的重要性很是強調，他說(shuō)理解了學(xué)習理論是對機器學(xué)習只懂皮毛的人和真正理解機器學(xué)習的人的區別。學(xué)習理論的重要性在于通過(guò)它能夠針對實(shí)際問(wèn)題更好的選擇模型，修改模型。