台大-林轩田老师-机器学习基石学习笔记5

上一节课，我们通过严谨的推倒知道了当样本数据足够大、假设集合可选择且有限，就知道这样的学习一般是可行的。 此外我们通过之前的课程的学习，还知道了机器学习的几个特定的条件： 1、 训练样本和测试样本是来自同一个集合 2、 假设集是丰富但有限的 3、 使用数据集是希望通过训练让Ein更小。 老师还给出了前四节课的详细知识点： 1、 知道了学习的定义——找出最好的g（映射函数（矩）） 2、 知道了缩小E

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