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基本术语
版本空间
版本空间（Version Space）是机器学习领域中的一个概念，用于描述学习算法在学习过程中对假设空间的不确定性。
在监督学习中，算法通过训练数据学习一个模型或假设，该模型能够对新的未见数据进行预测。版本空间表示了学习算法在学习的过程中，根据观察到的数据，将原始的假设空间逐渐缩小至可能的概念集合。
具体而言，版本空间包含了所有与训练数据一致的假设（hypothesis），这些假设都能够解释观察到的训练数据。随着更多的数据被观察到，版本空间逐渐减小，最终可能收敛到一个具体的假设。
这个概念有助于理解学习算法在不确定性和可能性之间的平衡，以及在面对新数据时如何更新模型。版本空间的概念在理论上有助于解释学习算法的收敛过程和泛化能力。