Definition
ラデマッハー複雑性は、仮説クラスがランダムなラベル（ノイズ）とどれだけ相関できるかを評価します。これはモデルの容量や柔軟性の代理指標として機能します。複雑性が低いことは、より良い汎化性能を示唆します。
Summary
学習理論で使用される統計的指標であり、関数クラスがランダムなノイズに適合する能力によって、その豊かさを定量化するもの。
Key Concepts
- 汎化限界
- モデル容量
- 過学習
- 統計的学習理論
Use Cases
- SVMの理論的分析
- 収束速度の導出
- モデルクラスの比較