機器學習基石-Feasibility of Learning

大綱 Learning is Impossible No Free Lunch Theory 假設有8個hypothesis，這8個hypothesis在D上，對5個訓練樣本的分類效果效果都完全正確。但是在另外3個測試數據上，不同的hypothesis表現有好有壞。在已知數據D上，g≈f；但是在D以外的未知數據上，g≈f不一定成立。而機器學習目的，恰恰是希望我們選擇的模型能在未知數據上的預測與真實

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