理学 学习理论 释 PAC learning PAC学习 PAC (Probably Approximately Correct)学习，中文翻译为概率近似正确学习，是计算学习理论中最重要的研究内容之一，由图灵奖得主Valiant [1]于1984年首先提出的学习框架。PAC学习给出了一种数学形式化刻画机器学习的框架，基于此框架，很多学习问题得以从理论上进一步探讨，如什么样的学习任务是可以学习的。
人工智能 机器学习 释文 probably approximately correct learning 概率近似正确学习
- Wei Liangfu
- weiling decoction
- Weil intermediate Jacobian variety
- Weil L-function
- Weil measure
- Weil number
- Wei Lo
- Weil pairing
- Weil-Petersson metric
- Weil representation
- Weil's conjecture
- Weil-Tate conjecture
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- Wei Meng
- Wei Minglun
- Weiming Series
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- Wei Nanchang
- Weinan Museum
- Weinan National High-Tech Industrial Development Zone
- Weinan Shi
- Weinbaum-Jiji model
- Weinberg