机器学习笔记-VC Dimension, Part III

笔记整理自台大林轩田老师的开放课程-机器学习基石,笔记中所有图片来自于课堂讲义。

  上一篇讲到了VC Dimension以及VC Bound。VC Bound所描述的是在给定数据量N以及给定的Hypothesis Set的条件下,遇到坏事情的概率的上界,即$E_{in}$与$E_{out}$差很远的概率,最多是多少。VC Bound用公式表示就是: