林轩田机器学习基石笔记（第27节）——VC Dimension of Perceptrons

一、复习2D PLA算法 如下图所示，左边红色部分表示如果数据集 D D 是线性可分的情况下，PLA算法最终会停下来，我们会得到一条能够把所有数据都二分为两类的线段，该线段能够保证在已知的数据上犯错的概率为0，即 Ein(g)=0 E i n ( g ) = 0 。 图中右边部分，则通过霍夫丁不等式从侧面证明了如果我们数据量够大，并且 dVC d V C 已知的情况下，我们可以保证 Ein(g)≈

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