text: Однако мы можем вычислить приближение, называемое эмпирическим риском, путём усреднения функции потерь на тренировочном множестве: R emp ( h ) = 1 n ∑ i = 1 n L ( h ( x i ) , y i ) . {\displaystyle \!R_{\text{emp}}(h)={\frac {1}{n}}\sum _{i=1}^{n}L(h(x_{i}),y_{i}).} Принцип минимизации эмпирического риска (МЭР) утверждает, что алгоритм обучения должен выбирать гипотезу h ^ {\displaystyle {\hat {h}}} , которая минимизирует риск: h ^ = arg ⁡ min h ∈ H R emp ( h ) . {\displaystyle {\hat {h}}=\arg \min _{h\in {\mathcal {H}}}R_{\text{emp}}(h).} Тогда алгоритм обучения, определённый принципом МЭР состоит в решении вышеуказанной задачи оптимизаци.