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PAC学习理论是机器学习为什么可学习的理论保障，即为什么训练集上工作的模型可以在测试集上有效。
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经验误差与泛化误差之差的绝对值为error
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PAC学习理论证明了在样本趋于无穷大的情况下，模型的error可以以概率1逼近任意正数。
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PAC学习证明了，随着样本增大，模型学到一个泛化能力更好（error更低）的模型的概率更高。
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PAC学习证明了模型学到一个足够好的模型需要的样本是有下限的。