研究发现机器学习模型在离散组合空间中训练时存在不连续的单调阶跃现象，即特定训练数据阈值时测试误差迅速下降。学习模式取决于训练集中的突变复杂性水平，对于理解可突变离散空间中的机器学习和基本统计学习理论具有重要意义。