莱斯利·瓦利安特

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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。

📝 莱斯利·瓦利安特 的名言 95句名言
可能近似正确（PAC）学习的概念在计算学习理论中具有基础性意义。
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计算学习理论的先驱
The concept of probably approximately correct (PAC) learning has been foundational in computational learning theory.
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计算学习理论的先驱
理解学习问题的计算复杂性对于开发高效算法至关重要。
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计算学习理论的先驱
Understanding the computational complexity of learning problems is essential for developing efficient algorithms.
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计算学习理论的先驱
PAC学习框架提供了一种正式的方法来分析学习算法的效率和有效性。
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计算学习理论的先驱
The PAC learning framework provides a formal way to analyze the efficiency and effectiveness of learning algorithms.
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在机器学习中，偏差和方差之间的权衡对于实现良好的泛化至关重要。
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In machine learning, the trade-off between bias and variance is crucial for achieving good generalization.
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学习问题的复杂性通常由假设空间的大小和结构决定。
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The complexity of a learning problem is often determined by the size and structure of the hypothesis space.
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一个好的学习算法应该能够从有限的例子中推广到未见过的数据。
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A good learning algorithm should be able to generalize from a limited set of examples to unseen data.
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计算学习理论中的挑战是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机器能够从经验中学习，并随着时间的推移提高其性能。
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The ultimate goal of machine learning is to make machines that can learn from experience and improve their performance over time.
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开发鲁棒的学习算法需要对底层数据分布有深刻的理解。
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The development of robust learning algorithms requires a deep understanding of the underlying data distribution.
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从有限数据中泛化的能力是有效学习算法的标志。
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The ability to generalize from limited data is a hallmark of effective learning algorithms.
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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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