从本章开始将进入机器学习理论部分的学习，对于模型选择的评估与权衡在我们实际进行机器学习实验时候具有指导意义。同时本章在统计学意义上把很多大家耳熟能详的“过拟合”、“欠拟合”等概念定量联系了起来。本章及以后的内容可能会有些枯燥，但对深入了解机器学习有很大的帮助。
学习理论笔记总结如下：
关于打散（shatter)、VC维等概念可以参考如何通俗的理解机器学习中的VC维、shatter和break point？这个问题下的回答，解释的算比较情况。对比着看能对这几个概念有直观上与、理论上更好的理解。
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