机器学习的风险函数和损失函数之间的关系是什么？ 风险函数和经验风险函数之间的关系是什么

机器学习的风险函数和损失函数是两个相关但并不相同的概念。风险函数是指在整个数据分布上的平均损失，而损失函数是指单个样本的表现。这两个函数之间的关系可以用以下公式表示：风险函数 = 期望损失函数。

经验风险函数是指模型在训练集上得到的平均损失，与风险函数相似但不同，因为它是在有限的训练集上计算的。它与风险函数之间的关系是，当模型在训练集上表现较好时，经验风险函数会趋近于风险函数。