Rotch

本文进一步探讨了不可知 PAC 可学习，给出了不可知 PAC 可学习的充分条件。本文还介绍了没有免费的午餐定理，指出了不存在通用的学习器。最后，本文对泛化误差进行分解，提出了假设空间的选取权衡准则。

本文阐述了机器学习中重要的 PAC 学习原理，介绍了 PAC 可学习和不可知 PAC 可学习的定义，并证明了在优先假设空间下，问题一定是不可知 PAC 可学习的.

本文详解了核密度估计算法（Kernel Density Estimation, KDE）及其背后的数学原理. 本文还给出了多元KDE算法、线性KDE算法及网络KDE算法.