计算学习理论中的一个关键见解是,学习问题的复杂性由假设空间的复杂性和可用数据的数量决定。
"A key insight in computational learning theory is that the complexity of a learning problem is determined by the complexity of the hypothesis space and the amount of data available."
释义:阿那克西米尼认为宇宙中的一切都可以归结为空气,而气息则是宇宙存在的核心和动力。
控制的挑战在于在存在不确定性的情况下使系统工作。
I’m not a guy that’s going to let my love for the sacrifice down.