機器學習基石第七週筆記

我們mH(N)得到了一個上限是多項式的保證： 所以只要我們有足夠大的data，然後又有露出一線曙光的break point，我們的演算法可以自由自在的做選擇，而無需擔心Ein和Eout會差的很遠： 學習是可能的： 現在來定義VC dimension：min(break point)-1，即max(non-break point)， 也寫作dvc，是H能shatter的最大data量 注意，當N<=

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