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PAC学习与计算复杂性
解释概率近似正确学习理论的基本定义及其与VC维的关系。
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请阐述概率近似正确（PAC）学习理论的数学定义，特别是样本复杂度、假设空间大小以及误差参数和置信度参数之间的关系。接着，解释VC维如何作为衡量假设空间容量的指标，并推导一个简单的PAC可学习性界限。最后，讨论在现代深度学习中，尽管模型参数量远超样本量，为何仍能表现出良好的泛化能力，这与传统PAC理论看似矛盾的现象有何理论解释？