周志華《Machine Learning》學習筆記（15）--半監督學習

轉自：http://blog.csdn.net/u011826404/article/details/74358913 上篇主要介紹了機器學習的理論基礎，首先從獨立同分布引入泛化誤差與經驗誤差，接着介紹了PAC可學習的基本概念，即以較大的概率學習出與目標概念近似的假設（泛化誤差滿足預設上限），對於有限假設空間：（1）可分情形時，假設空間都是PAC可學習的，即當樣本滿足一定的數量之後，總是可以在與訓

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