Version Space Learning — 版本空间学习

事实

维护所有与样本标签一致的候选假设集合。

人话

版本空间学习像相亲筛简历：条件不符先划掉，剩下全进候选池。

用于监督和主动学习，观察样本如何缩小候选模型。

相关概念

• 监督学习
• 归纳偏置
• 主动学习
• Probably Approximately Correct Learning／概率近似正确学习

Supervised Learning
它用带标签样本不断筛掉不一致的假设。

Inductive Bias
偏好和假设空间决定候选范围从哪开始。

Active Learning
主动学习常挑最能切分版本空间的样本。

PAC
PAC 也关心用多少样本排除错误假设。