结构风险是经验风险和期望风险的折中，通常结构风险是在经验风险函数后增加正则化项获得。
概念解释
- 置信风险：未训练的分类器，对未知样本进行分类得到的误差；
- 经验风险：训练好的分类器，对训练样本充分分类得到的误差；
- 结构风险：置信风险 + 经验风险。
结构风险的意义
结构风险最小化是对经验风险最小化的扩展， 经验风险越小表示模型决策函数越复杂，其包含的参数越多，在经验风险函数小到一定程度时，便会出现过拟合现象。
为保证过拟合、让正则项最小化，因此需要两个最小化函数。
结构风险函数整合这两者，且保证经验风险函数和模型决策函数的复杂度最小化，后对结构风险函数进行最小化操作，就达到了优化的目的。
子级词：结构风险最小化
相关词：置信风险、经验风险