为什么深度学习是非参数的
最小化。如果我们的损失函数是负对数似然，将
最最小化就意味着计算最大相似估计。
对偏差-方差分解和偏差-方差平衡的简单介绍
中采得的随机变量，且我们训练的模型
f依赖于
D，记作
并利用(,)和D的独立性，我们可以将预测的期望平方误差分解为：
，我们可以让方差为0，这样则是极端的欠拟合。
的大小或其VC维的项。此处的典型情况是，一个人想要≥VC-dim个样本，却可能有≤20VC-dim个样本。但请注意，这里参数的数量不是标准的一部分(但可能会影响VC维)。
里有弱导数的索伯列夫函数空间
(无论采用何种测度，是x的分布抑或是包含输入的
的勒贝格测度)，我们可以匹配任意有限样本D上每一点的样本均值，从而可以获得0点态偏差, 但是最小化经验风险是病态的，有无限多的解。
。我们并不想让方差为0，因为我们的正则化项仅仅是一个半范数）。当然了，Grace Wahba有关正则化回归的研究尤其与保持偏差-方差间的良好平衡相关，特别是与如何寻找到一个合适的值相关。
中将经验最小二乘损失(第一项) 最小化，就可以将前一节中的ansatz函数与嵌套空间Fi联系起来。因此来自递增权重序列
就给到了我们嵌套的Ansatz空间。
在插值条件中挤出错误标记的数据
更大的点对每个点进行分类，或者说，如果我们想通过标准化每个点的概率密度来获取概率
特征噪声类似于标签噪声
，当⋅+≥0时，类为1;否则，类为0。如果我们预先知道输入是有界的，我们可以找到类原型
进行分类。但随后的线性分类器的−1维零空间(null-space)中的向量，比如我们可以添加到输入中而不改变结果的向量空间
，可能对这个距离有很大帮助，从而使得
成为对更相关的投影距离
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