機器學習基石-Training versus Testing

大綱 Recap and Preview 下圖是到目前爲止，我們所能瞭解到的機器學習的基本流程 該流程圖說明，用於訓練的訓練數據 D 和用於測試演算法所選擇的最好的假設 g 的數據都來自同一分佈，並且 |H| 是有限的，訓練數據 D 應該足夠大，根據Hoeffding不等式，出現Bad Sample的機率很小，即 Ein(h)≈Eout(h) ,這樣我們可以通過演算法在訓練數據D上，選取最好的 h

>>阅读原文<<