条件分布可学习性的组合刻画

该研究针对映射到有限空间概率分布的函数类，给出了 PAC 可学习性的组合刻画。研究提出了 fat_\gamma Natarajan 维度，证明其在所有正尺度下的有限性是该类函数可学习的充要条件，并引入 fat_\gamma Graph 维度给出了等价刻画。此外，分布值函数类可学习当且仅当其每个坐标类在概率概念模型中均可学习。