机器学习中最值得问的一个问题昰到底需要多少数据才可以得到一个较好的模型?从理论角度，有Probably approximately correct (PAC) learning theory来描述在何种情况下可以得到一个近似正确的模型。但从实用角度看PAC的使用范围还是比较局限的。所以今天我们主要想讨论一个问题：到底如何定义有效数据量

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