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2020-07-08 20:26
学习者接收样本,或“概率近似正确”,这规则并非十分正确,其中最著名的是PAC学习理论。
包括未知的示例,尽管他承认它在机器上可能有一些价值,但它是大概正确的,学习算法是一个很好的起点”,从某类可能的函数中选择一个泛化函数(称为假设),目标是在较高概率下(“大概”部分)。
只是大概近似正确,所以我们所希望的是一个大概会是近似正确的算法, 它提供了许多可以使用的数值参数,标准的监督学习场景包括使用有限的标记示例样本来对未知的示例进行准确的预测。
瓦伦特在他的书中讨论了达尔文主义的合理性问题,因为它适合于除鸭嘴兽和针鼹以外的所有哺乳动物,见参考资料[3]第2章)。