機器學習--Hoeffding不等式--界定概率邊界

轉載自：https://www.tuicool.com/articles/yyu2AnM 引入 在上一小節 "理解爲什麼機器可以學習——PAC學習模型" 中，我們主要討論了假設的錯誤率問題和如何說一個學習器是可學習的，並給出了PAC學習理論。這一小節，我們將沿着這個方向，討論一下，有限假設空間的樣本複雜度，並用Hoeffding不等式來界定概率邊界。 假設空間的樣本複雜度 PAC可學習性很大程度上

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