PAC与样本复杂度
这篇文章主要总结 PAC 学习框架以及样本复杂度相关的东西，大体来讲就是:要保证以几率 1 − δ 1-\delta 1−δ 使得 generalized error 小于 ϵ \epsilon ϵ 须要多大的样本复杂度，以及时间复杂度才是好的。html 问题及约定 符号约定 两个 error 符号git 就是咱们常说的 train error 与 true errorgithub 接下来是定义咱
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