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多项式阈值函数可测学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究论文介绍了可测试学习的概念，并研究了在测试者接受标准高斯数据的情况下，多项式阈值函数的可测试学习。研究结果表明，任意常数阶的多项式阈值函数在多项式时间内可以以超出误差 ε 的程度可测试地学习，与测试属性的典型模型相匹配。同时，该研究证明了直接证明可测试学习（而非愚弄测试者）的方法在多项式阈值函数上是行不通的。
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关键要点
- 该研究论文介绍了可测试学习的概念。
- 研究了在测试者接受标准高斯数据的情况下，多项式阈值函数的可测试学习。
- 任意常数阶的多项式阈值函数可以在多项式时间内以超出误差 ε 的程度可测试地学习。
- 研究结果与测试属性的典型模型相匹配。
- 证明了直接证明可测试学习的方法在多项式阈值函数上是行不通的。
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