資料分析, 模型評估指標機器學習模型複雜度的指標:Rademacher ComplexityRademacher Complexity(拉德馬赫複雜度) 是機器學習理論中的一個重要概念,用於衡量假設空間(模型集合)的複雜度,它是用來評估模型泛化能力(Generalization Ability)的一種工具。麥特資料探險2024 年 10 月 15 日