Lecture 5. Training versus Testing
5.1 Recap and Preview
5.2 Effective Number of Lines
5.3 Effective Number of Hypothesis
5.4 Break Point
题外话：
时间： 2024-10-07 03:14:33
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【机器学习基石笔记】四、无法学习？
天下没有白吃的午餐,从样本内到样本外永远无法估计. 抽样的话,样本内频率和样本外概率相等PAC (probably approximately correct) 一个重要的事情是样本要在总体分布中取. Ein(h) = sum(isSame(yHatn, yn)) 只要N足够大, Ein和Eout就很接近.得到这个结论根本不需要f和P,不需要得到X的分布. 如果H集是有限的,那么样本内最好的一个确实是最好的.最好的一个也能保证Ein和Eout比较接近
机器学习基石笔记9——机器可以怎样学习（1）
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机器学习基石笔记15——机器可以怎样学得更好（3）
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