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一共$2^{\vert \mathcal{X} \vert}=2^2=4$个真实目标函数。所以此时通过算法$\mathfrak{L}_a$学习出来的模型$h(x)$对每个样本无论预测值为0还是1必然有一半的$f$与之预测值相等,例如,现在学出来的模型$h(x)$对$x_1$的预测值为1,也即$h(x_1)=1$,那么有且只有$f_3$和$f_4$与$h(x)$的预测值相等,也就是有且只有一半的$f$与它预测值相等,所以$\sum_f\mathbb{I}(h(x)\neq f(x)) = \cfrac{1}{2}2^{\vert \mathcal{X} \vert} $。
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一共$2^{\vert \mathcal{X} \vert}=2^2=4$个真实目标函数。所以此时通过算法$\mathfrak{L}_a$学习出来的模型$h(x)$对每个样本无论预测值为0还是1必然有一半的$f$与之预测值相等,例如,现在学出来的模型$h(x)$对$x_1$的预测值为1,也即$h(x_1)=1$,那么有且只有$f_3$和$f_4$与$h(x)$的预测值相等,也就是有且只有一半的$f$与它预测值相等,所以$\sum_f\mathbb{I}(h(x)\neq f(x)) = \cfrac{1}{2}2^{\vert \mathcal{X} \vert} $。
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