【機器學習基石筆記六】------Theory of Generalization（一般化理論---舉一反三）

第五節主要討論M的數值大小對機器學習的影響。如果M很大，那麼就不能保證機器學習有很好的泛化能力，所以問題就轉化爲驗證M有限，即最好按照多項式成長。然後通過引入了成長函數和dichotomy以及break point的概念。提出2D perceptrons的成長函數是多項式級別的猜想。以下探討這個多項式的形成。 Restriction of Break Point 之前介紹的四種成長函數與break

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