大数据算法 课程总结笔记 I（期末部分）
这是我在 2026 年春季于中科大学习丁虎老师的《大数据算法》课程时整理的期末考试复习笔记。非常喜欢的好课。只是可惜讲义编写得比较潦草。这里的笔记尽可能指出讲义中各种概念的几何意义与机器学习意义，并尝试找出各种定义、定理的动机。 6 VC 维 VC 维及其几何概念 VC 维和核心集（coreset）是描述模型表达能力的数学工具。 直观来看，VC 维描述的是一个分类器在任意的正负类指定下，能够区分（称为“打散”）的最大数据点数目。如： 在二维平面上，二维直线可以打散（不共线的）3 个点，但不能打散（任何分布下的）4 个点，因此二维直线的 VC 维为 3； X 是二维平面 ， 是二维平面里的一个圆，那么 X 是三维平面 ， 是三维平面里的一个球，那么 X 是二维平面 ， 是二维平面里的一个多边形，那么 ...