机器学习笔记9——特征选择

无限假设类 H 的情况 上一章针对包含有限个假设类的情况，我们已经证明了一些有用的理论。但是针对包含无限假设的假设类，我们是否能得出类似的结论？ 假设给定一个假设类 H ，存在d个实数参数。因为我们使用电脑代表真实值的话，用双精度浮点数64bits（位）代表一个实数。这意味着在我们的学习算法中，假设我们使用双精度浮点数代表每个实数，那么共有 264d bits（位）。因此，假设类是由最多有 k=2

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