ML可行性（2）

本节主题：基于上一节的铺垫，继续深入研究当M无穷大时如何保证fesibilty of ml 1. Learnning中涉及的两个关键问题： 保证 Ein≈Eout E i n ≈ E o u t 保证 Ein≈0 E i n ≈ 0 第二行很好理解，就是找一个合适的hypothesis h,使的 Ein E i n 达到足够小，这个h即为所求的g，这对应了Training过程 第一行其实描述了ML

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