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An Introduction to Computational Learning Theory (6)

• 第179页 Learning Finite Automata by Experimentation

  179页最后一行($r_i,r_j\in reset(h,\sigma)$)，($r_i$)应该去掉。后面的($r_i$)也改成($r_j$)即可。

• 第117页 Learning in the Presence of Noise

  这里需要注意的地方略多。 1. 倒数第六行的加性误差应为($\epsilon(1-2\eta)/4$),最后一行则为($\epsilon(1-2\eta_0)/4$)，并且每次使用算法L都要设置($\epsilon_L=\epsilon/2$)。 理由：用($e(h_{min}),e(h_{*})...

• 第64页 The Vapnik-Chervonenkis Dimension

  3.6节最后一段，与上一页相似的问题，第四行的误差似乎是1/7，而最后一句话归结为Bernoulli trial，成功的概率应该是($8\epsilon$)? 理由:当已经出现除($x_1$)外k个不同的点时，再出现除($x_1$)外不同的新点的概...