推導機器學習模型的泛化誤差方法
推導模型的泛化誤差方法 泛化誤差的估計方法包括下列幾種方式，可以直接點擊下面的連結，會開啟新分頁。 Rademacher Complexity (拉德馬赫複雜度) VC 維度（Vapnik-Chervonenkis 維度） Hoeffding 不等式（Hoeffding’s Inequality） PAC 學習框架中的界限（Probably Approxim
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估計建立模型所需要的資料數量（PAC 學習）
PAC 學習（Probably Approximately Correct Learning）是機器學習理論中的一個重要框架，它提供了一種分析學習演算法的泛化能力（generalization ability）的方法。
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