本文深入分析了不等式在機器學習中的重要性，探討了諸如Hoeffding不等式、Chernoff不等式和Bellman不等式如何幫助我們進行模型評估與優(yōu)化。通過掌握這些理論工具，讀者將能夠有效控制過擬合、了解泛化誤差，并在復雜算法中做出理性決策，助力于機器學習實踐的提升。...