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機器學習基石筆記6——為什麽機器可以學習(2)

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Lecture 6: Theory of Generalization

6.1 Restriction of Break Point

$$ \mathbb{P}[| E_{in}(g) - E_{out}(g)| > \epsilon ]\leqslant 2M exp(-2\epsilon^2N) $$ 公式 6-1

$$ \mathbb{P} [| E_{in}(g) - E_{out}(g) | > \epsilon]\leqslant 2m_\mathcal{H} exp(-2\epsilon^2N)$$ 公式 6-2

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圖 6-1 指數函數

6.2 Bounding Function: Basic Cases

6.3 Bounding Function:Inductive Cases

6.4 A Pictorial Proof

題外話

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