臺灣大學林軒田《機器學習基石》學習筆記第5講——Training versus Testing

一、Recap and Preview 我們先來看一下基於統計學的機器學習流程圖： 該流程圖中，訓練樣本D和最終測試h的樣本都是來自同一個數據分佈，這是機器能夠學習的前提； 另外，訓練樣本D應該足夠大，且hypothesis set的個數是有限的，這樣根據霍夫丁不等式，纔不會出現BadData，保證Ein≈Eout，即有很好的泛化能力； 同時，通過訓練，得到使Ein最小的h，作爲模型最終的矩g，g

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