机器学习基石-Feasibility of Learning

大纲 Learning is Impossible No Free Lunch Theory 假设有8个hypothesis，这8个hypothesis在D上，对5个训练样本的分类效果效果都完全正确。但是在另外3个测试数据上，不同的hypothesis表现有好有坏。在已知数据D上，g≈f；但是在D以外的未知数据上，g≈f不一定成立。而机器学习目的，恰恰是希望我们选择的模型能在未知数据上的预测与真实

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