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關于萊斯利·瓦利安特的名人名言哲理格言警句語錄 - 每日文摘
萊斯利·瓦利安特 計算學習理論的先驅

萊斯利·瓦利安特是計算學習理論的先驅，他的工作對機器學習和人工智能領域產生了深遠影響，尤其是PAC學習理論和計算復雜性理論。

可能近似正確（PAC）學習的概念在計算學習理論中具有基礎性意義。
The concept of probably approximately correct (PAC) learning has been foundational in computational learning theory.
理解學習問題的計算復雜性對于開發高效算法至關重要。
Understanding the computational complexity of learning problems is essential for developing efficient algorithms.
PAC學習框架提供了一種正式的方法來分析學習算法的效率和有效性。
The PAC learning framework provides a formal way to analyze the efficiency and effectiveness of learning algorithms.
在機器學習中，偏差和方差之間的權衡對于實現良好的泛化至關重要。
In machine learning, the trade-off between bias and variance is crucial for achieving good generalization.
In machine learning, the trade-off between bias and variance is crucial for achieving good generalization.
在機器學習中，偏差和方差之間的權衡對于實現良好的泛化至關重要。
學習問題的復雜性通常由假設空間的大小和結構決定。
The complexity of a learning problem is often determined by the size and structure of the hypothesis space.
一個好的學習算法應該能夠從有限的例子中推廣到未見過的數據。
A good learning algorithm should be able to generalize from a limited set of examples to unseen data.
A good learning algorithm should be able to generalize from a limited set of examples to unseen data.
一個好的學習算法應該能夠從有限的例子中推廣到未見過的數據。
計算學習理論中的挑戰是理解學習算法的能力和局限性。
The challenge in computational learning theory is to understand the capabilities and limitations of learning algorithms.
機器學習的最終目標是讓機器能夠從經驗中學習，并隨著時間的推移提高其性能。
The ultimate goal of machine learning is to make machines that can learn from experience and improve their performance over time.
The ultimate goal of machine learning is to make machines that can learn from experience and improve their performance over time.
機器學習的最終目標是讓機器能夠從經驗中學習，并隨著時間的推移提高其性能。
開發魯棒的學習算法需要對底層數據分布有深刻的理解。
The development of robust learning algorithms requires a deep understanding of the underlying data distribution.
從有限數據中泛化的能力是有效學習算法的標志。
The ability to generalize from limited data is a hallmark of effective learning algorithms.
偏差和方差之間的權衡是機器學習中的一個基本概念。
The trade-off between bias and variance is a fundamental concept in machine learning.
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