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關(guān)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(jì)算學(xué)習(xí)理論的先驅(qū)

萊斯利·瓦利安特是計(jì)算學(xué)習(xí)理論的先驅(qū)，他的工作對機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響，尤其是PAC學(xué)習(xí)理論和計(jì)算復(fù)雜性理論。

The trade-off between bias and variance is a fundamental concept in machine learning.
偏差和方差之間的權(quán)衡是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一個基本概念。
學(xué)習(xí)算法的成功取決于其訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量。
The success of a learning algorithm depends on the quality and quantity of the data it is trained on.
The success of a learning algorithm depends on the quality and quantity of the data it is trained on.
學(xué)習(xí)算法的成功取決于其訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量。
學(xué)習(xí)算法的研究必須同時(shí)考慮學(xué)習(xí)的統(tǒng)計(jì)和計(jì)算方面。
The study of learning algorithms must consider both the statistical and computational aspects of learning.
The study of learning algorithms must consider both the statistical and computational aspects of learning.
學(xué)習(xí)算法的研究必須同時(shí)考慮學(xué)習(xí)的統(tǒng)計(jì)和計(jì)算方面。
計(jì)算效率的概念是學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)的核心。
The concept of computational efficiency is central to the design of learning algorithms.
The concept of computational efficiency is central to the design of learning algorithms.
計(jì)算效率的概念是學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)的核心。
PAC學(xué)習(xí)框架提供了一種形式化的方法來量化概念類的可學(xué)習(xí)性。
The PAC learning framework provides a formal way to quantify the learnability of a concept class.
The PAC learning framework provides a formal way to quantify the learnability of a concept class.
PAC學(xué)習(xí)框架提供了一種形式化的方法來量化概念類的可學(xué)習(xí)性。
學(xué)習(xí)理論中的一個關(guān)鍵見解是，假設(shè)類的復(fù)雜性對于泛化至關(guān)重要。
A key insight in learning theory is that the complexity of a hypothesis class is crucial for generalization.
A key insight in learning theory is that the complexity of a hypothesis class is crucial for generalization.
學(xué)習(xí)理論中的一個關(guān)鍵見解是，假設(shè)類的復(fù)雜性對于泛化至關(guān)重要。
計(jì)算學(xué)習(xí)理論中的挑戰(zhàn)在于理解學(xué)習(xí)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.
The challenge in computational learning theory is to understand the capabilities and limitations of learning algorithms.
計(jì)算學(xué)習(xí)理論中的挑戰(zhàn)在于理解學(xué)習(xí)算法的能力和局限性。
The ultimate goal of machine learning is to make computers learn from experience and improve their performance on tasks over time.
機(jī)器學(xué)習(xí)的最終目標(biāo)是讓計(jì)算機(jī)從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，并隨著時(shí)間的推移提高其在任務(wù)上的表現(xiàn)。
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