PAC学习框架-模型定义

针对概念分类C，PAC可学习定义为：

存在算法A和多项式 poly(.,.,.,.)对于任意的ε和δ（其中ε是最大错误率，δ是置信度），针对X上的任意分布D，针对任意的c∈C，

针对任意的数量m>poly(1/ε,1/δ,n,size(c）)的学习集，以下概率都成立：

则如果A运行在poly(1/ε,1/δ,n,size(c）)中，则称C是可以PAC学习的。如果算法A存在，则称A是PAC的算法。

R(hs)<ε 是指假设的错误率

1.PAC学习框架与具体的分布式没有关系的。

2.通过测试集合训练集来定义误差

3.C是目标的concept 但是是否c∈C（是否成立）通常是不知道的。

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