機器學習基石第五週筆記

機器學習需要完成兩個問題： 1.Ein和Eout儘可能接近 2.Ein要小 對於M來說（M表示hypothesis的size），如果M太小，對於第一個問題是好的，因爲我們犯錯誤的機率降低；然而對第二個問題就不好，因爲這意味着我們hypothesis的選擇變少了，那不一定能找到一個足夠小的Ein。如果M太大，情況又會相反。所以我們M的大小挺重要。 PLA的M是無限大的（如二維平面有無數多條線），這意

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