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Foundations of Machine Learning: The PAC Learning Framework(2)
（一）假设集有限在一致性下的学习界。
在一篇文章中我们介绍了PAC-learnable的定义，以及证明了一个例子是PAC-learnable。 这一节我们介绍当hypothesis set是有限时，且算法$\mathcal{A}$相对与样本S满足一致性条件下的PAC问题。下一节介绍不一致条件下的PAC问题。
一致性(consistent)：如果一个算法产生的假设$h_s$不会在训练样本上产生错误，那么我们就说$h_s$ 相对与样本S是一致的。
定理 1.1 假设集$H$有限且算法跟样本一致条件下的学习界。令$H$为从$\mathcal{X}$ 到 $\mathcal{Y}$的映射集合，且$|H|$有限。假设对于任意的目标概念$c\in H$以及任意一个独立同分布的样本$S$，算法$\mathcal{A}$总是返回一致性的假设$h_s: \widehat{\mathcal{R}}(h_s)=0$（一致性要求）。那么对于任意的$\epsilon$，$\delta > 0$，如果$m\geq\frac{1}{\epsilon}(log|H|+log\frac{1}{\delta})$成立，那么以下不等式成立：
$$\mathop{Pr}_{s\backsim D^m}[\mathcal{R}(_s) \leq \epsilon] \geq 1-\delta$$
同样，当样本大小满足$m\geq\frac{1}{\epsilon}(log|H|+log\frac{1}{\delta})$时，对任意$\epsilon$，$\delta > 0$，下面不等式至少以概率$1-\delta$成立：
\begin{align}R(h_S)\leq\frac{1}{m}(log|H|+log\frac{1}{\delta}) \label{equ:2}\end{align}
证明： 由于我们无法知道算法将会选择哪一个一致性假设$h_S \in H$(因为这个假设是依赖与训练样本S),所以我们无法给出它的上界。但是我们可以通过给出满足一致性的所有假设的上界，而这个上界也必定是算法选择的那一个一致性假设的上界，即
\begin{eqnarray*} & &\mathop{Pr}\limits_{S \sim D^m}[\exists h\in H: \widehat{\mathcal{R}}(h)=0 \wedge \mathcal{R}(h)>\epsilon] \\ &=&\mathop{Pr}\limits_{S \sim D^m}[ (h_1 \in H,\widehat{\mathcal{R}}(h_1)=0 \wedge \mathcal{R}(h_1)>\epsilon) \\ & & \ \ \ \vee (h_2 \in H,\widehat{\mathcal{R}}(h_2)=0 \wedge \mathcal{R}(h_2)>\epsilon) \vee ...] \\ &\leq&\sum\limits_{h\in H}\mathop{Pr}[\widehat{\mathcal{R}}(h)=0 \wedge \mathcal{R}(h)> \epsilon ] \ \ \ \ \ \ \ (union\ bound) \\ &\leq&\sum\limits_{h\in H}\mathop{Pr}[\widehat{\mathcal{R}}(h)=0 | \mathcal{R}(h)> \epsilon ] \ \ \ \ \ \ (definition\ of\ conditional\ probability) \\ &\leq& |H|(1-\epsilon)^m \\ &\leq& |H|exp(-m\epsilon)\end{eqnarray*}
$\mathop{Pr}[\widehat{\mathcal{R}}(h)=0 | \mathcal{R}(h)> \epsilon ] $意味着在$\mathcal{R}(h)>\epsilon$条件下，在样本S上假设h没有产生错误, 而错误的概率为$\mathcal{R}(h) > \epsilon$, 所以上述条件不产生错误的概率小于等于$(1-\epsilon)^m$。
令$\delta =|H|exp(-m\epsilon)$,则$\epsilon = \frac{1}{m}(log|H|+log\frac{1}{\delta})$.
由$\delta >|H|exp(-m\epsilon)$,则$m \geq \frac{1}{\delta}(log|H|+log\frac{1}{\delta})$. 证毕！
这个定理表明：当假设集为有限集合时，一致性算法是一个PAC-learnable。并且从式子\ref{equ:2}中可以看出generalization error的上界随着m增长而减少，随着$|H|$的增长而增长，但减小的速度为$O(\frac{1}{m})$，而增长的速度为$O(log|H|)$。
例子：考虑这样一个概率集合：由至多n个二值变量$(x_1,x_2,...,x_n)$行成的合取式子，如$x_1\wedge \bar{x_2}\wedge x_5$， 这里取$n=5$。对于每一个example, 合取式子都对应着一个结果，如$(1,0,0,0,1)$ 对应正结果，$(0,1,1,1,0)$ 对应负结果。现在我们构造这样一个算法：对每一个有正结果的example$(b_1,b_2,...,b_n)$, 如果$b_i=1$， 那么$\bar{x_i}$ 在合取式子里的可能性被排除；如果$b_i=0$， 那么$x_i$ 在合取式子里的可能性被排除。该算法对应的假设集为：$a_1 \wedge a_2 \wedge ... \wedge a_n$其中$a_i$ 可以为$x_i$，$\bar{x_i}$ 或者为空，也就是说$|H|=3^n$。
很显然这样构造出来的假设与样本是一致性的，也就说这是一个一致性的算法。所以我们可以利用上述定理得：对$\forall \epsilon >0,\delta>0$, 当$m \geq \frac{1}{\epsilon}(log_{3}n + log\frac{1}{\delta})$ 时，上述概念PAC-learnable。
（二）假设集有限在不一致性下的学习界。
先补充一下Hoeffding‘s不等式,以后的证明会大量用到。
Hoeffding‘s inequality：令$X_1,...,X_m$为取值为$[a_i,b_i]$的独立随机变量。那么对于任意$\varepsilon >0$，以下不等式成立，其中$S_m=\sum_{i=1}^mX_i$:
$$Pr[S_m-E[S_m]\geq \varepsilon]\leq e^{-2\varepsilon^2/\sum_{i=1}^m(b_i-a_i)^2}$$
$$Pr[S_m-E[S_m]\leq -\varepsilon]\leq e^{-2\varepsilon^2/\sum_{i=1}^m(b_i-a_i)^2}$$
上一节我们介绍了一致性条件下的PAC-learnable，但在实际情况下，我们的算法总是会在训练集上产生一些错误，也就是非一致性情况。这一节我们介绍非一致性情况。
推论 1.1 固定$\epsilon>0$。令$S$表示大小为$m$的独立同分布样本。那么对于任意的假设$h:\mathcal{X}\rightarrow \{ 0,1 \}$，以下不等式成立：
$$\mathop{Pr}\limits_{S\sim D^m}[ \widehat{\mathcal{R}}(h)-\mathcal{R}(h)\geq \epsilon ]\leq exp(-2m\epsilon^2),$$
$$\mathop{Pr}\limits_{S\sim D^m}[ \widehat{\mathcal{R}}(h)-\mathcal{R}(h)\leq -\epsilon ]\leq exp(-2m\epsilon^2),$$
通过联合界可以得到如下不等式：
$$\mathop{Pr}\limits_{S\sim D^m}[ \mid\widehat{\mathcal{R}}(h)-\mathcal{R}(h)\mid \geq \epsilon ]\leq 2exp(-2m\epsilon^2). $$
证明： 对于样本$S=(x_1,...,x_m)$，令$X_i=\mathbb{I}((h(x_i)\neq c(x_i))$,则：
$$\widehat{\mathcal{R}}(h)=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^m \mathbb{I}((h(x_i)\neq c(x_i))=\frac{1}{m}\sum{i=1}^m X_i.$$
所以$S_m=m\widehat{\mathcal{R}}(h)$,又$E[\widehat{\mathcal{R}}(h)]=\mathcal{R}(h)$，则:
$$E(S_m)=m\mathcal{R}(h)$$
由Hoeffding‘s不等式可得：
$$\mathop{Pr}\limits_{S\sim D^m}[m\widehat{\mathcal{R}}(h)-m\mathcal{R}(h)\geq \epsilon‘]\leq e^{-2\epsilon‘^2/m},$$
即：
$$\mathop{Pr}\limits_{S\sim D^m}[\widehat{\mathcal{R}}(h)-\mathcal{R}(h)\geq \frac{\epsilon‘}{m}]\leq e^{-2\epsilon‘^2/m}.$$
令$\epsilon=\frac{\epsilon‘}{m}$,则$\mathop{Pr}\limits_{S\sim D^m}[ \widehat{\mathcal{R}}(h)-\mathcal{R}(h)\geq \epsilon ]\leq exp(-2m\epsilon^2).$
同理可证得第二个式子：
$$\mathop{Pr}\limits_{S\sim D^m}[ \widehat{\mathcal{R}}(h)-R(h)\leq -\epsilon ]\leq exp(-2m\epsilon^2)$$
再应用联合界即得到：
$$\mathop{Pr}\limits_{S\sim D^m}[ \mid\widehat{\mathcal{R}}(h)-\mathcal{R}(h)\mid \geq \epsilon ]\leq 2exp(-2m\epsilon^2).$$
证毕！
由上述推论可得以下推论：
推论 1.2 单个假设下的泛化界。固定一个假设$h:\mathcal{X}\rightarrow \{ 0,1 \}$。那么，对于任意$\delta>0$，以下不等式至少以概率$1-\delta$成立：
$$\mathcal{R}(h)\leq \widehat{\mathcal{R}}(h)+\sqrt{\frac{log\frac{2}{\delta}}{2m}}.$$
证明：令$\delta=e^{-2m\epsilon^2} \Longrightarrow \epsilon = \sqrt{\frac{log\frac{2}{\delta}}{2m}}$. 证毕！
根据上面的两个引理，再考虑$\forall h\in H$时的bound，可推得我们要的结论：
定理 1.2 令$H$为有限假设集合。那么，对于任何$\delta>0$，以下不等式至少以概率$1-\delta$成立：
$$\forall h\in H,\ \mathcal{R}(h)\leq\widehat{\mathcal{R}}(h)+\sqrt{\frac{log|H|+log\frac{2}{\delta}}{2m}}.$$
证明： 令$h_1,...,h_{|H|}$ 为集合H中的元素，应用联合界和推论1.1 可得：
\begin{eqnarray*} & & Pr[\exists h\in H|\widehat{\mathcal{R}}(h)-\mathcal{R}(h)>\epsilon] \\ &=& Pr[(\widehat{\mathcal{R}}(h_1)-\mathcal{R}(h_1)>\epsilon )\vee ... \vee \widehat{\mathcal{R}}(h_{|H|})-\mathcal{R}(h_{|h|})>\epsilon )] \\ &\leq& \sum\limits_{h\in H}Pr[|\widehat{\mathcal{R}}(h)-\mathcal{R}(h)|>\epsilon] \\ &\leq& 2|H|exp(-2m\epsilon^2). \end{eqnarray*}
令$\delta=2|H|exp(-2m\epsilon^2)$即可得证。证毕！
同样该定理表明，generalization error 的上界与$m$和$log|H|$相关， 但这里多了一个根号。 另外，上述定理还表明：
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原文地址：http://www.cnblogs.com/boostable/p/foundationsOfML_PAC_learning_2.html
