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概要

本节主要讲解机器学习的一般化理论。上节中讲到由于在很多的假设空间中，M会变得越来越大，就会导致机器学习无法工作，我们就想通过一个小的m来替代，提出增长函数。那么本节在上节的基础上展开。

断点的限制

上节中我们知道了集中简单的情况下的成长函数：

这里再加入一个概念，shatter （粉碎），就是当我们的假设空间可以完全的拆分资料的时候，称之为shatter。比如在二维的PLA中，由于断点是4，在3个资料点的时候，假设空间是可以shatter这些资料的。但是当有4个点的时候，就不能shatter了。

举一个简单例子，这里我们定义任意两个点不能被shatter。就会说断点为2，如果出现如下三个点，那么它的假设空间有多大呢？

当我们设定资料量的个数，同时设定断点为2。
那么有如下结论：

N=1的时候，假设空间只有两种类型。
N=2的时候，假设空间只有3种，因为任意两个点不能被shatter。
N=3的时候，假设空间只有4种。

所以我们可以看如果存在断点，好像就限制了假设空间的成长函数。这里来猜想下，假设空间的大小 mH(N)≤poly(N)
就是假设空间的成长函数应该是一个多项式的，而不是指数的，这样就可以证明机器学习是可行的了。

简单条件下的边界函数

这里定义一个概念，边界函数，如B(N,K): 当断点为k的时候，假设空间的最大值，mH(N) 。这样就不用去关注一些问题的细节，比如2D 的pla。我们只集中精力去关注这个边界函数。

如下举个简单例子：

当N=2，k=2的时候，我们证明了假设空间最多只有3种，当N=3，k=2，假设空间最多只有4种。
当K=1的时候，那么B(N,k)=1.以为1个点都没法shatter。
如果k>N，就是N还不够塞牙缝的，那肯定是2k种，
当K=N的时候，由于k个点不能被shatter，最大是2k−1种。
所以我们得到如下图所示：

这里需要注意下：
比如在2D的pla中，我们知道k=4,当N=4，最多只有14种，所以，这里的B(N,K)是一个上界。

一般情况下的边界函数

现在的核心就是剩下的部分咯。
比如现在要求得B(4,3)。我们可以想想，这是在k=3的情况下，N=4，那么我们从上面表格中的得到B(3,3)=7。那么就是在N=3的情况下的假设空间数据上添加了一个点。
能否根据B(3,3)推导B(4,3)呢？
我们先采用傻瓜式的举例来看看：

那么得到B(4,3)=11,好像B(4,3)=B(3,3)+B(3,2)

所以我们填写表格如下；

那么我们就可以推论：

那么我们就可以成长函数小于等于边界函数，边界函数又小于等多个相加，多个相加又小于等于多项式的函数。

到此，我们证明了成长函数，如果存在断点，那么我们能够得到成长函数是多项式的增长的。那么机器学习是可行的。

简单证明

那么上面已经证明，成长函数是多项式增长的。那么是否可以直接替换进霍夫丁不等式呢？

第一步

采用E^in 代替Eout。因为这个成长函数是在有限个点上进行的，Eout上有无数个点。

所以我们只需要和一部分验证的数据E^in 进行比较。
这里再采用2N个点，N个作为Ein,N个作为E^in

第二步

使用mH2N来计算这些重复的边界和。
如下图

第三步

采用无放回的霍夫丁不等式

假设有2N个点，这个时候，采用不放回的抽样比较。就得到了上面的式子。

所以最后得到：

证明当点够多的时候，可以选择误差最小的点作为我们分分类器，可以在新的样本中有相似的表现。

上面的证明比较简单，详细的推导过程需要自己去理理。

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