Andrew Ng机器学习课程10弥补

VC dimension

讲到了如果通过最小化训练误差，应用一个具有d个参数的hypothesis class进行学习，为了学习好，一般须要参数d的线性关系个训练样本。到这里须要指出一点，这个成果是基于empirical risk minimization得到的，而对那些大部份的discriminative的学习算法采取的通过最小化training error或training error的近似值，前面推导的结论其实不总是可以用，而对non_ERM 学习，给出好的理论保证依然是一个活泼的研讨范畴。讲到了如果通过最小化训练误