这就是为什么他们会有名称，如 contrastive loss, margin loss, hinge loss or triplet loss。 与其他损失函数（如交叉熵损失或均方误差损失）不同，损失函数的目标是学习直接预测给定输入的一个标签、. 如果模型复杂，也可以通过simulation的方法来确定最小样本量。 3.公式中的e叫做margin of error，可以粗略地解释为confidence interval的长度的一半。 4.t分布与正态分布在假设检验这方面的区别并不是. 先搞清楚置信水平和误差幅度两个概念。 书中前文有述“特定的样本中随机变异落在给定误差幅度内的概率大小称为置信水平”。 误差幅度的英文单词margin of error，margin意思是界限、幅度，error是误.
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Adaboost引起的泛化性讨论主要是“ adaboost凭什么这么好？ ”即： adaboost在训练误差为0之后继续训练却不会出现明显的“过拟合”现象，这一点反常识了。学界进行了一些探索： 基本观.
