经验风险最小化
term_id: empirical_risk_minimization
Category: basic_concepts
Definition
经验风险最小化（ERM）是训练监督学习模型的标准目标函数。它涉及从一组函数中选择假设，以最小化训练数据上的平均误差（即经验风险）。其核心思想是通过优化训练集上的表现来逼近真实的风险分布。
Summary
机器学习中的一个基本原则，旨在最小化观测训练数据上的平均损失。
Key Concepts
- 损失函数
- 训练误差
- 泛化能力
- 过拟合
Use Cases
- 训练逻辑回归模型
- 优化神经网络权重
- 支持向量机构建