《機器學習（周志華）》P19-習題1.1
聲明
這個是本人自己閱讀周志華的《機器學習》後，自己做的課後習題的答案，公佈在網上的目的是希望能和更多大神交流解疑，因本人水平有限，難免有疏漏錯誤之處，歡迎各位大神指正，共同進步~
目錄
【解答】
【分析】
一、“版本空間”的含義
【簡介】
版本空間(version space)是概念學習中與已知數據集一致的所有假設(hypothesis)的子集集合。對於二維空間中的“矩形”假設（附件：圖1），綠色加號代表正類樣本，紅色小圈代表負類樣本。 GB 是最大泛化正假設邊界(maximally General positive hypothesis Boundary), SB 是最大精確正假設邊界(maximally Specific positive hypothesis Boundary). GB與SB所圍成的區域中的矩形即爲版本空間中的假設，也即GB與SB圍成的區域就是版本空間。
在一些需要對假設的泛化能力排序的情形下，就可以通過GB與SB這兩個上下界來表示版本空間。在學習的過程中，學習算法就可以只在GB、SB這兩個代表集合上操作。
【來源】
版本空間的概念最初由 Mitchell 作爲在解搜索方法下，理解監督學習基礎問題的框架提出。
【總結】
也就是說，版本空間就是一個渣渣。
附件
圖1
