PAC Learning

PAC学习（Probably Approximately Correct，概率近似正确）是计算学习理论中最基本的概念之一。在PAC学习中，我们希望通过有限数量的样本数据来学习一个假设模型，使得在给定的置信水平下，模型的错误率能够在可接受的范围内。

具体来说，对于一个二分类问题，PAC学习的目标是找到一个假设 h，使得在给定的置信度(1-μ)下，模型的错误率P(E(h) < η)大于等于1-μ。其中，错误率P(E(h) < η)表示在新的样本上，模型预测错误的概率，η表示我们对模型错误率的可接受范围，μ表示我们对模型错误率的置信度。

PAC学习的核心思想是通过有限数量的样本来近似地学习整个数据分布的特征，并在新的样本上做出准确的预测。这个概念在机器学习算法设计和分析中起到了重要的作用。