機器學習基石-林軒田 第五講筆記

上節課，我們主要介紹了機器學習的可行性。首先，由NFL定理可知，機器學習貌似是不可行的。但是，隨後引入了統計學知識，如果樣本數據足夠大，且hypothesis個數有限，那麼機器學習一般就是可行的。本節課將討論機器學習的核心問題，嚴格證明爲什麼機器可以學習。從上節課最後的問題出發，即當hypothesis的個數是無限多的時候，機器學習的可行性是否仍然成立？ 一、Recap and Preview 我

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