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假設空間
令c表示“概念”（concept），這是從樣本空間X到標記空間Y的映射，它決定示例x的真實標記y。若對任何樣例（x,y）有c(x)=y成立，則稱c為目標概念；所有我們希望學得的目標概念所構成的集合稱為“概念類”（concept class），用符號C表示。給定學習算法L，它所考慮的所有可能概念的集合稱為“假設空間”（hypothesis space），用符號H表示。由于學習算法事先并不知道概念類的真實存在，因此H和C通常是不同的。學習算法會把自認為可能的目標概念集中起來構成H，對H中的每一個h，由于并不能確定它是否真是目標概念，因此稱為假設。顯然，假設h也是從樣本空間到標記空間的映射。若目標概念c屬于H,則H中存在假設能將所有示例按與真實標記一致的方式完全分開，我們稱該問題對學習算法L是可分的（separable），或者稱為“一致的”（consistent）；若c不屬于H，則H中不存在任何假設能將所有示例完全正確分開，稱該問題對學習算法L是“不可分的”（non-separable）或“不一致的”（non-consistent）。一般而言，假設空間越大，其包含任意目標概念的可能性越大，但是從中找到某個具體目標概念的難度也越大。當假設空間大小有限時，我們稱其為“有限假設空間”，否則稱為“無限假設空間”。
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