VC次元について - Qiita

式の意味としては、仮説集合$\mathcal{H}$の仮説$h$による$(x_1,...,x_n)$のラベルのセット$(h(x_1),...h(x_n))$の数を$=2^n$とした時の最大のサンプル数$n$のこと。 ちょっとよく分からないですね... 用語の確認 まず初めに簡単に用語を説明します。 入力空間 $\mathcal{X}$ 入力$(x_1,...x_n)$の集合、訓練データ$((x_1,y_1),...,(x_n,y_n))$の正解ラベル$y$ではないほう 出力ラベル $(y_1,...y_n)$ 各入力に対する、その正解ラベル 仮説 $h(x)$ 機械学習アルゴリズムが生成するもの、つまり学習済みのモデルそのもののこと。 入力空間から出力集合への関数 仮説集合 $\mathcal{H}$ 仮説集合が複数集まったもの、ある機械学習アルゴリズムによって生成される可能性のあるモデル