误差
给定样例集 D，y ∈{-1, +1}，样本是独立同分布采样。
泛化误差为
经验误差为
h为输入空间到输出空间的一个映射。
我们需要解决的问题有两个：
- 如何使经验误差
Ein和泛化误差Eout尽量接近。 - 如何使泛化误差
Eout（或经验误差）尽量小。
概率近似正确（Probably Approximately Correct，PAC）
给定一个训练集 D，我们希望基于机器学习算法f学得的模型所对应的假设 h 尽可能的接近目标概念 c，这就是“概率”“近似正确”的含义。形式化的说，令 δ 表示置信度，可定义
PAC辨识（PAC Identify）：
其中，0 < ϵ，δ < 1。
即，学习算法f能以较大的概率（至少 1 - δ）学得目标概念 c 的近似（误差最多为 ϵ）。如果模型在短时间内利用少量的(多项式级别)样本就能学得目标概念 c 的近似，则称概念类 c 对假设空间 H 而言是 PAC可学习 的。
引入一个引理
该引理表明，样例数量
m 越大，|Eout(h)−Ein(h)|≤ϵ发生的可能性就越大。根据该引理，可以得到要如下定理
从上式中，我们可以得到，样例数一定的情况下，模型越复杂（假设空间的假设数越多），|Eout(h)−Ein(h)|≤ϵ发生的可能性就越小。
综合上述，我们得到一个关于假设空间大小|H|的矛盾：样例数m一定的情况下，如果|H|很大，模型就足够复杂，就可以更好的拟合样例，但是会使泛化误差和经验误差的差距很大；如果|H|很小，可以使泛化误差和经验误差很接近，但是模型非常简单，经验（泛化）误差都比较大。
VC 维
在现实中，学习任务面临的通常是无限的假设空间，例如实数域中的所有区间，这就使上式中的|H|失去了一定的意义（因为假设空间都很大），因此我们需要引入一个相对于上式更"紧"的条件。我们先引入增长函数。
增长函数
表示假设空间H对m个样例所能赋予标记的最大可能结果数。
我们得到了一个更紧的上界
这个不等式也从侧面揭示了为什么 CNN 等精度很高的算法需要非常大量的训练集，而线性回归等算法只需很少的训练集就能收敛。
介绍两个重要的概念：
-
对分（dichotomy）：对二分类问题来说，
H中的假设对D中示例赋予标记的没每种可能结果成为对D的一种“对分”。 -
打散（shattered）：若假设空间
H能实现示例集D上的所有对分，即Π_H (m)=2^m，则称示例集D能被假设空间H“打散”。
我们可以正式定义 VC 维了
VC 维（Vapnik-Chervonenkis Dimension）：
VC(H) = d 表明大小为d的实例集能被假设空间 H 打散。
如果假设空间 H 的 VC 维为 d，我们可以给出增长函数的上界
还可以得出另外一个结论
即基于 VC 维的泛化误差界与数据分布无关。
令
h 表示学习算法输出的假设，若 h 满足
则称学习算法
f 满足经验风险最小化。
根据上式，可以得到另外一个有用的定理
任何 VC 维有限的假设空间都是 PAC 可学习的
先写到这把，以后再补充。
参考资料
- 《机器学习》，周志华，清华大学出版社
- 机器学习基石课程，林轩田，台湾大学
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