机器学习 | 台大林轩田机器学习基石课程笔记5 --- Training versus Testing

课程主页 课程视频和PPT 上节课，我们主要介绍了机器学习的可行性。首先，由NFL定理可知，机器学习貌似是不可行的。但是，随后引入了统计学知识，如果样本数据足够大(D足够大)，且hypothesis个数有限，那么机器学习一般就是可行的。本节课将讨论机器学习的核心问题，严格证明为什么机器可以学习。从上节课最后的问题出发，即当hypothesis的个数是无限多的时候，机器学习的可行性是否仍然成立？ 目

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