PAC学习

PAC学习（PAC learning），理学-计算机科学技术-人工智能-机器学习-学习理论，PAC (Probably Approximately Correct)学习，中文翻译为概率近似正确学习，是计算学习理论中最重要的研究内容之一，由图灵奖得主Valiant [1]于1984年首先提出的学习框架。PAC学习给出了一种数学形式化刻画机器学习的框架，基于此框架，很多学习问题得以从理论上进一步探讨，如什么样的学习任务是可以学习的。