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关于莱斯利·瓦利安特的名人名言哲理格言警句语录 - 每日文摘
莱斯利·瓦利安特 计算学习理论的先驱

莱斯利·瓦利安特是计算学习理论的先驱，他的工作对机器学习和人工智能领域产生了深远影响，尤其是PAC学习理论和计算复杂性理论。

The trade-off between bias and variance is a fundamental concept in machine learning.
偏差和方差之间的权衡是机器学习中的一个基本概念。
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学习算法的成功取决于其训练数据的质量和数量。
The success of a learning algorithm depends on the quality and quantity of the data it is trained on.
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The success of a learning algorithm depends on the quality and quantity of the data it is trained on.
学习算法的成功取决于其训练数据的质量和数量。
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学习算法的研究必须同时考虑学习的统计和计算方面。
The study of learning algorithms must consider both the statistical and computational aspects of learning.
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The study of learning algorithms must consider both the statistical and computational aspects of learning.
学习算法的研究必须同时考虑学习的统计和计算方面。
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计算效率的概念是学习算法设计的核心。
The concept of computational efficiency is central to the design of learning algorithms.
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The concept of computational efficiency is central to the design of learning algorithms.
计算效率的概念是学习算法设计的核心。
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PAC学习框架提供了一种形式化的方法来量化概念类的可学习性。
The PAC learning framework provides a formal way to quantify the learnability of a concept class.
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The PAC learning framework provides a formal way to quantify the learnability of a concept class.
PAC学习框架提供了一种形式化的方法来量化概念类的可学习性。
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学习理论中的一个关键见解是，假设类的复杂性对于泛化至关重要。
A key insight in learning theory is that the complexity of a hypothesis class is crucial for generalization.
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A key insight in learning theory is that the complexity of a hypothesis class is crucial for generalization.
学习理论中的一个关键见解是，假设类的复杂性对于泛化至关重要。
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计算学习理论中的挑战在于理解学习算法的能力和局限性。
The challenge in computational learning theory is to understand the capabilities and limitations of learning algorithms.
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The challenge in computational learning theory is to understand the capabilities and limitations of learning algorithms.
计算学习理论中的挑战在于理解学习算法的能力和局限性。
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机器学习的最终目标是让计算机从经验中学习，并随着时间的推移提高其在任务上的表现。
The ultimate goal of machine learning is to make computers learn from experience and improve their performance on tasks over time.
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The ultimate goal of machine learning is to make computers learn from experience and improve their performance on tasks over time.
机器学习的最终目标是让计算机从经验中学习，并随着时间的推移提高其在任务上的表现。
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