机器学习基石 4.3 Connection to Learning

1. Connection to Learning

所有的球代表x，每个球的颜色决定于h(x)是否等于f(x)。如果资料量够大，就可以从h(xn)≠yn的机率推出h(x)≠f(x)的概率。

2. Added Components

手上的资料，即training examples就相当于我们手上的弹珠，它可以衡量h与f的接近程度。

3. The Formal Guarantee

手上样本的错误率Ein(h)大概接近于Eout(h)。

4. Verification of One h

判断一个h是不是够好的方法。但是在真正的学习过程中，还要从H中选择一个最好的h。

5. The ‘Verification’ Flow

算法判断一个h好不好的流程

但是目前还不能从H中选择一个最好的h，即g。