Изменения

'''Эмпирический риск''' — средняя величина ошибки на обучающей выборке.:: <tex>Q(a, X^m) = \dfrac{1}{m} \sum_sum\limits_{x \in X} L(a, x)</tex> = Метод минимизации эмпирического риска = Логично предположить, что если алгоритм хорошо показывает себя на обучающей выборке, то и на реальных данных он будет работать неплохо. Так подходим к конструктивному методу обучения — методу минимизации эмпирического риска. Суть метода, как следует из названия, в минимизации функционала <tex>Q(a, X^m)</tex>:: <tex>\DeclareMathOperator{\argmin}{argmin} a^{*} = \argmin\limits_{a \in A} Q(a, X^m)</tex> Метод простой, общий, конструктивный и зачастую сводит задачу обучения к численному поиску минимума в [[Модель_алгоритма_и_её_выбор|модели алгоритма]]. Однако столь пристальное внимание к обучающей выборке приводит к явлению [[Переобучение|переобучения]].