学习理论

Learning Theory是研究机器学习算法的理论基础，旨在理解学习过程的本质、性能界限及优化方法。它通过数学模型和统计分析，探讨数据、模型复杂度与泛化能力之间的关系，为设计高效、可靠的机器学习系统提供理论指导。该领域的研究成果对提升模型的准确性和鲁棒性具有重要应用价值。