Regularisierung
摘要
Viele ML-Methoden verwenden das Prinzip der ERM (siehe Kap. 4), um eine Hypothese aus einem Hypothesenraum zu lernen, indem sie den durchschnittlichen Verlust (Trainingsfehler) auf einer Menge von beschrifteten Datenpunkten (Trainingsset) minimieren.