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FURUF
您好，我注意到公式12.12中，泛化误差的期望$E(h) > \epsilon$与经验误差的关系是交集，这里是否有些不妥？ 因为最后我们要想严格的按照PAC学习的定义的形式的话，需要除了令$δ>=|H|e^{}$外，还需要对12.12两边同时用1减去原始式子，再取反化简。 然而，若此时依然按照12.12中的内容对P()中的内容进行取反的话，我们得到的结果为 $$ P( \forall h \in H : E(h) \leq \epsilon \lor \hat E(h) \not = 0) $$ 这与我们想要得到的结果是矛盾的。所以我觉得，这里换成条件概率的的形式会不会更好？因为这里我们已经假设了是在有限假设空间中的可分的情况（$\hat E(h)=0$），将其作为条件应当是可以的。