如果你不是数学系的，就不要看这个了。
因为以下内容是用来证明机器学习的方法的正确性，你可以用机器学习来得到你想要的结果。然而对于编程或者使用这个方法的人来说，你只要放心大胆地用就行了。就像你知道1+1=2，你并不需要知道它为什么等于，反正你可以用。
以下使用到的图片来自上海交大杨旸老师的课件，网址如下：http://bcmi.sjtu.edu.cn/~yangyang/ml/
写在前边，这课我只听懂了一部分，后来知道这个其实并不需要了解，就没再细细研究，可能到后边会突然就没有内容了，强迫症患者慎阅。
首先我们来看几个概念：
m：训练数据
H：假设空间，比如我们的映射函数是线性的，那么这个空间就包括满足假设条件的所有线性函数（可能是这样的）
e(就用它代替吧)：准确率，编程的时候输出的准确率就是它
第四个（这符号真...）：我们使用不同的训练数据集产生的准确率会有不同，这个就是代表我们可以通过所选训练集学习到正确结果的概率
PAC framework：假设所有的训练数据都是分类准确的，没有噪声的。但是这在现实中基本不可能达到的
Agnostic framework：训练数据是有噪声的。符合实际情况
t
图中的c是完全分类准确的空间，h是我们的假设空间，它们不重叠的部分就是说明我们预测的不准。
D表示理想状态中全部的数据，上图中，下边那个符号就是表示分类错误的概率（就是C和H不相交的那部分，我以为只有右边那个月牙）
上图中，下边这个公式和上一页一样，解释一下上边那个公式
S是训练用的数据集（也就是理想完整数据集D的一部分），那么我们计算错误率的方法就是，找到所有使用训练得到的映射函数分类错误的结果，用错误的个数除以总训练个数就是错误率~
上边求和里边的（一普斯龙）就是一个脉冲函数，表示，如果C和H不相等就取1，相等就取0
这就是一个定理，所有事件并起来的概率小于等于它们分别的概率相加
这也是一个定理公式，记住就行了，叫做Hoeffding不等式
r就是你指定的一个常数。
Zi等于1和等于0的概率已经知道了，就是（fai）和1-（fai），我们训练好的模型估计出来的值就是（fai估），但是这个公式中的（fai估）是需要求所有估计值的平均的，然和前边那个概率就小于等于后边这个式子咯。m代表样本的个数
Version Space：之前说的那个很大的假设空间里边，和训练数据完全匹配的那些个映射关系
我们已经知道了这么多的概念，然后我们到底需要证明的是什么呢？就是下图中的两个式子
只要证明上边这两个式子成立，那么我们就可以说我们的学习方法是正确的可行的。
1、我们训练得到的映射关系用在理想的完整的数据上的错误率约等于0（也就是我们使用部分训练数据是OK的）
2、让错误率约等于0的概率约等于1（也就是说我们无论取什么样的训练数据都没有影响）
证明了这两个内容，那么我们就可以说学习的方法是正确可行的。
怎么证明约等于0呢？其实只要证明它有上界和下界就OK
至于具体的证明步骤，嘿嘿，没懂。
这篇文章发表之后博客升为4级，并且当时刚好1000分，纪念一下，哈哈~
如果有小伙伴儿有发现错误或者有我理解不到位的地方，希望可以联系我修正哦，你的善良让世界都变得可爱了呢~