经验风险最小化原则有什么缺点啊？
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在样本容量较大的情况下，最大限度地降低了实验风险，确保了较好的学习效果。例如，最大似然估算（即最小经验风险），如果该模型为一种条件概率分布，而该损失函数为对数损失函数，则该方法的经验风险最小等于最大似然性。但是，在样本容量较小的情况下，最小的经验风险很可能产生“过拟合”。
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