推導機器學習模型的泛化誤差方法

推導模型的泛化誤差方法

泛化誤差的估計方法包括下列幾種方式，可以直接點擊下面的連結，會開啟新分頁。

1. Rademacher Complexity (拉德馬赫複雜度)
2. VC 維度（Vapnik-Chervonenkis 維度）
3. Hoeffding 不等式（Hoeffding’s Inequality）
4. PAC 學習框架中的界限（Probably Approximately Correct Learning）

什麼是泛化誤差?

泛化誤差（Generalization Error） 是機器學習中的一個重要概念，它表示模型在新資料（即模型在訓練過程中沒有學習過的資料）上的表現與準確性；泛化誤差衡量的是模型對於從同樣的資料分佈中抽取的測試資料的預測誤差。

• 訓練誤差（Training Error）：模型在訓練集上的預測誤差。
• 泛化誤差（Generalization Error）：模型在測試資料集或未見過的新資料上的預測誤差。