吳恩達機器學習——學習理論，經驗風險最小化（ERM），一般誤差（測試誤差），VC維

這一章主要是學習的理論。首先我們來關注這章主要研究的問題： 1.我們在實踐中針對訓練集有訓練誤差，針對測試集有測試誤差，而我們顯然更關心的是測試誤差。但是實際算法通常都是由訓練集和模型結合，那麼我們如何針對訓練集的好壞來體現出測試誤差的信息呢？這是我們研究的第一個問題 2.是否存在某些條件，我們能否在這些條件下證明某些學習算法能夠良好工作？ 1.符號定義 寫在前面，這裏這把各種符號定義，如果在後文

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