臺大-林軒田老師-機器學習基石學習筆記5

上一節課，我們通過嚴謹的推倒知道了當樣本數據足夠大、假設集合可選擇且有限，就知道這樣的學習一般是可行的。 此外我們通過之前的課程的學習，還知道了機器學習的幾個特定的條件： 1、 訓練樣本和測試樣本是來自同一個集合 2、 假設集是豐富但有限的 3、 使用數據集是希望通過訓練讓Ein更小。 老師還給出了前四節課的詳細知識點： 1、 知道了學習的定義——找出最好的g（映射函數（矩）） 2、 知道了縮小E

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