机器学习基石第七周笔记

我们mH(N)得到了一个上限是多项式的保证： 所以只要我们有足够大的data，然后又有露出一线曙光的break point，我们的演算法可以自由自在的做选择，而无需担心Ein和Eout会差的很远： 学习是可能的： 现在来定义VC dimension：min(break point)-1，即max(non-break point)， 也写作dvc，是H能shatter的最大data量 注意，当N<=

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