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可计算的学习自然假设类
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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
本论文讨论了可计算概率近似正确学习的概念，介于统计学习理论和高效PAC之间。作者使用可计算性理论证明了可计算的学习必须是自然的。
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关键要点
- 论文讨论了可计算概率近似正确学习的概念。
- 该概念介于统计学习理论和高效PAC之间。
- 作者使用可计算性理论中的锥机制进行证明。
- 在温和假设下，任何能够学习的自然假设类必须是可计算的。
- 以前的反例被认为是不自然的。
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