关于泛化误差上界及霍夫丁不等式的证明
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简介：
本文章深入探讨了机器学习中的核心概念——泛化误差上界的理论基础，并详细推导了霍夫丁不等式在其中的应用与重要性。
文章目录
先导内容
一、 泛化能力（generalization ability）
二、 泛化误差（generalization error）
三、泛化误差上界（generalization error bound）
重点来了！霍夫丁不等式的证明
一、Markov’s Inequality（马尔可夫不等式）
二、Chebyshev’s Inequality（切比雪夫不等式）
三、Chernoff’s bound（切诺夫界）
四、Hoeffding’s lemma（霍夫丁引理）
五、Hoeffding’s Inequality（霍夫丁不等式）
紧接着对泛化误差上界进行证明
一、首先我们引入霍夫丁不等式定理
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