机器学习基石 5.1 Recap and Preview

1. Recap: the ‘Statistical’ Learning Flow

如果不是很大并且N足够大，那么就可以保证Ein≈Eout，而且与实际上是如何工作的无关。

assumption：训练和测试的数据都来自同一个distribution。

训练时要保证Ein≈0，测试时要保证Ein≈Eout。

2. Two Central Questions

机器学习包括两个方面：

• 保证Ein≈Eout
• 保证Ein≈0

3. Trade-off on M

的大小M与上面两个核心问题的关系：

4. Preview

目前得到的结论：在M有限大时

要解决的事情：

5. Fun Time