VC：Vapnik-Chervonenkis 计算学习理论
Vapnik-Chervonenkis计算学习理论（通常缩写为VC）是机器学习与统计学领域的一个重要理论框架，由Vladimir Vapnik和Alexey Chervonenkis提出。该理论通过VC维等核心概念，为理解学习模型的复杂性与泛化能力提供了数学基础。在学术研究和工程实践中，VC理论被广泛用于分析模型的样本复杂度与结构风险，对模式识别、数据挖掘等学科的发展具有深远影响。
Vapnik-Chervonenkis computational learning theory具体释义
Vapnik-Chervonenkis computational learning theory的英文发音
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