摘要：
在机器学习中，我们将模型在训练集上的误差称之为训练误差，又称之为经验误差，在新的数据集（比如测试集）上的误差称之为泛化误差，泛化误差也可以说是模型在总体样本上的误差。对于一个好的模型应该是经验误差约等于泛化误差，也就是经验误差要收敛于泛化误差，根据霍夫丁不等式可知经验误差在一定条件下是可以收敛于泛化 阅读全文
摘要：
概率图模型是一类用图来表达变量相关关系的概率模型。它以图为表示工具，最常见的是用一个结点表示一个或一组随机变量，结点之间的变表是变量间的概率相关关系。根据边的性质不同，可以将概率图模型分为两类：一类是使用有向无环图表示变量间的依赖关系，称为有向图模型或贝叶斯网；另一类是使用无向图表示变量间的相关关系 阅读全文