如何用Hoeffding不等式估計機器學習模型的泛化誤差
Hoeffding 不等式（Hoeffding’s Inequality）是一個經典的概率不等式，用於分析二元隨機變量和的偏離程度。在機器學習中，它可以幫助估計模型的泛化誤差（Generalization Error），也就是模型在訓練集上的表現與在測試集上的表現的差異。
標籤 Generalization Error
推導機器學習模型的泛化誤差方法
機器學習模型複雜度的指標：Rademacher Complexity
Rademacher 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。