PAC (Probably Approximately Correct)学习,中文翻译为概率近似正确学习,是计算学习理论中最重要的研究内容之一,由图灵奖得主Valiant [1]于1984年首先提出的学习框架。PAC学习给出了一种数学形式化刻画机器学习的框架,基于此框架,很多学习问题得以从理论上进一步探讨,如什么样的学习任务是可以学习的。
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