Also known as: ERM
ERM, или Empirical Risk Minimization, — это принцип обучения, который выбирает функцию или модель, минимизирующую loss на обучающих данных. Он является фундаментальным подходом в supervised learning и противопоставляется методам, явно контролирующим сложность модели или ожидаемый риск обобщения.
Choosing the function that minimizes loss on the training set. Contrast with structural risk minimization.