台大机器学习基石 Lecture 4 - Feasibility of Learning
这次Lecture主要讨论的是有限假设下的机器学习可行性。我们为什么能通过算法选出的定作，而又为什么一定与相接近呢？ Learning is Impossible? 这一部分主要讨论了这么一个问题：能够在数据集上满足的是否一定能有？ 上图就说明了，在以外的数据中更接近目标函数是不确定的，而我们希望机器学习能做到所选模型能在数据集之外也有与真实结果一致的预测结果，而不是仅限于数据集中。 这就是机器学
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