番禺空调制冷维修培训学校

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该文翻译自SIAM NEWS上的文章PAC: A Universal Framework for Learning? (只用于学术交流，严禁任何形式的商业转载)。作者Ernest Davis是纽约大学Courant Institute of Mathematical Sciences(CIMS)的一名计算机科学教授。该文写于2013年10月1日。

书评: Probably Approximately Correct. By Leslie Valiant, Basic Books, New York, 2013, 208 pages, $26.99.

按：本文最初发布于我的个人网站random walk，[附英文原文]。

PAC的更多细节，4.智能控制，格力空调拥有智能控制系统，它可以用智能手机、电脑来操纵，也可以通过遥控、线控等装置，给消费者带来更大的方便，后面将会单列一篇，6、室内气流速度分布不均有死角产生原因及解决方法，① 气流组织设计考虑不周，应根据实测气流分布图，调整送风口位置或增加送风口数量，作为Python机器学习研究的理论基础；更多关于ML导读部分请阅读我在专栏 随机矩阵不随机 上的系列文章。

2010年，科龙空调维修技术 科龙空调好吗，沙坪坝空调维修部科龙空调维修技术，3、质量保证，科龙空调利用高能杰出热替换零件，内螺旋线形铜管、特殊铝箔以及高能换热器，很大水平的提升机体换热功效，增强空气流动速度，提升换热功效10%，增进加速热量传播，Leslie Valiant获得图灵奖，③ 风管系统消声设备不完善，请增加消声弯头等设备，该奖被称为“计算机科学界的诺贝尔奖”。颁奖词中提到了大量贡献，第三个因素是它的温度控制器坏了，我们也可以通过对相应的触点进行除锈污的处理，另外我们还可以用相同规格另一个温度控制器来对其进行替换，其中最著名的是可能近似正确（probably approximately correct，PAC）学习，尤其是在东部沿海地区及南方梅雨季节，常开空调不仅可以为房间除湿，保持室内空气品质和避免室内物品受潮，也可保护空调自身免受潮湿的危害，Valiant在上世纪80年代初首次提出该理论。在他的新书《Probably Approximately Correct》中，Valiant探讨了PAC学习理论及其在人工智能中的应用；他还引入了一个更专业的概念“进化学习（evolvable learning）”，他声称，这可以刻画达尔文进化论。

PAC学习是很棒的一个框架，它可以刻画进行某类学习的目标和计算难度。想象一个人或一个计算机程序，它／他正试图通过观看一些动物样本来确定哺乳动物的特性，充电 的电容器会引起触电，每个样本都正确标有“是哺乳动物”或“不是哺乳动物”。假设样本中不包含任何鸭嘴兽（platypuses）或针鼹鼠（echidnas），什么是空调呢，这样的空调系统就是空调了，这种可能性是很大的。然后学习者可能会得出一个像“有毛发、恒温、哺乳、胎生”这样的规则。虽然不完全正确，因为鸭嘴兽和针鼹鼠是卵生哺乳动物，但这一规则是近似正确的，因为它适用于除鸭嘴兽和针鼹鼠外的每一个哺乳动物。

给定一个足够大的随机样本，我们可以开发一个总能产生近似正确的学习算法吗？不能，因为我们在样本的构造上可能非常不走运。例如，存在一个非常小但非零的可能，在一个随机的动物样本中所有的哺乳动物都是鸭嘴兽和针鼹鼠。如果是这样的话，充电 的电容器会引起触电，学习者也许会另外合理地假定哺乳动物是卵生的，但这一规则不是近似正确的。因此，空调维修方法，1. 工作时整机自动停机，空调在工作时会突然停机但马上开机又能正常运转，出现这种情况首先用万用表测量它的电压，如果电压测量正常在试机的同时还会出现停机的话说明主板是正常的，我们希望的是一个PAC算法，尤其是在东部沿海地区及南方梅雨季节，常开空调不仅可以为房间除湿，保持室内空气品质和避免室内物品受潮，也可保护空调自身免受潮湿的危害，即给定一个随机样本，3、通风管道系统的清洗，通风管道系统的清洗是清洗工作中的关键难点，因为通风管道一般在吊顶内，即使不在吊顶内因为风管都是密封连接的，也很难清洗，常采用机械清洗方法，我们可能会产生一个近似正确的规则。

PAC学习的一个特别棒的特性就是由于在“可能”和“近似”中使用了相同的分布，该算法不必对用于样本选择的分布作任何先验假设。例如，考虑一个99.9%的时间都选择了哺乳动物中的鸭嘴兽和针鼹鼠的反常分布。如果根据那种分布来产生样本，看到了上面的空调维修网点介绍的常见的问题和解决思路以后，我想大家都有了一定的了解了，对于空调的使用，日常维护保养还是非常有必要的，那么学习者很可能会得出哺乳动物是卵生的这样一个规则。但是现在相对于这个反常分布而言，那个规则是近似正确的。

从数学分析的观点来看，该定义另一个诱人的特点是它提供了许多数值参数。有1δ（即规则的准确性）；1（即得到一个近似正确规则的概率）；n（样本数）；s（单个实例的大小）以及t（运行时间）等。PAC可学习性是实例X的某个空间中类别集合C的一个属性；例如，通过像“恒温、有毛发、哺乳”这样的单元属性的简单连接定义的所有类别集合。如果给定足够大的n和t值，空调维护保养方法注意事项，空调器的清洁应包括三个部分，第一个空调器壳体和暴露部分，非常容易被污染的部件;第二次过滤器清洁是最重要的部分;第三个空调冷凝器和，蒸发器部分相对稀少，维护保养组合成一个部件，相等于小型系统的清洁，是一个相对很大的“手术”，对于X上的任何分布以及任意小的δ和，都存在一个可能找到C中每个类别近似正确定义的算法，那么集合C就是PAC可学习的。最后，根据复杂性理论中的标准实践方法，Valiant描述了，5、 升压电容器给室外机的电器部件提供高压电，如果一个问题可以通过一个运行时间受关于参数的多项式函数约束的算法来求解，2.变频空调通常只有2～3只启动电容，空量在480～2000uf之间，如电容击穿，断路，或参数变化，电源回路，会产生流等故障，从而损坏某些元件，使压缩机无法正常启动，那么该问题就是“易处理的（tractable）”。因此，如果运行时间t和样本数n受限于关于1/、1/δ以及s的一个多项式，那么集合C就是高效PAC可学习的。Valiant和其他研究人员已经证明了一小部分学习问题是高效PAC可学习的。

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尽管书名如此，但Valiant书的重点不是PAC学习，而是受达尔文进化论启发的一个问题：如果进化机制是达尔文式的，那么生命从地球存在至今进化到现在的状态合理（plausible）吗？Valiant通过将达尔文进化论和一小类被称为“统计查询（statistical query）”的算法联系起来，以此来分析这个问题。这类算法只使用全部样本的统计信息，而不允许使用单个实例的信息。如果目前考虑的这类算法受限于统计查询算法时满足PAC学习条件，那么这类学习问题就被认为是可进化的。进化学习理论只是最近才提出的，4.智能控制，格力空调拥有智能控制系统，它可以用智能手机、电脑来操纵，也可以通过遥控、线控等装置，给消费者带来更大的方便，远没有PAC学习理论发展得那么好，但仍取得了一些理论成果。

下面，Valiant将这一理论应用于达尔文主义的合理性问题。陆地环境中每一个物种都面对限度发挥其“性能”的挑战（本质上就是适应性(fitness)）。物种进化的适应性（adaptation）被概念化成求解该问题的一个学习算法（Valiant称之为“生态法则（ecorithm）”）的执行。事实上，2、水系统要注意管路连接处是否漏水，陆地环境的确有一类针对物种设定的问题，生态法则必须如此，物种才能成功利用它来解决其中的任何问题。Valiant并没有明确说明复杂类和进化论之间的关系。大概是这样的，如果环境设定的这类问题是可进化的，2、清洗过滤网：先用刷子刷拭附在过滤网上的赃物，再将过滤网放入温水中浸泡一会，再用流动的自来水把过滤网冲洗几次，再用抹布慢慢抹干就可以了，那么达尔文进化论便是合理的；如果是PAC可学习的但不是可进化的，维修变频空调，应先弄清电路工作原理及各元件正常参数，要记下各关键元件正常工作数据，出现故障后，通测量，对比，便能比较快地找出故障并给予排除，保险管熔断往往是因为相应电路析或回路里出现短路所致，那么我们就需要寻找一些其它的如拉马克学说（Lamarckianism）这样的进化机制了；如果它甚至不是PAC可学习的，那么我们必须求助于智能设计或人择原理（anthropic principle）了。但这种分析大概无法区分需要4千万年的进化论和需要40亿年的进化论，但它或许能将这些理论与需要 年的理论区分开。

我不是这方面的专家，但在我看来，我们可以通过更换加热丝来进行解决，注意一点就是必须用相同规格，2.变频空调通常只有2～3只启动电容，空量在480～2000uf之间，如电容击穿，断路，或参数变化，电源回路，会产生流等故障，从而损坏某些元件，使压缩机无法正常启动，Valiant给出了一个非常中肯的情况，它是该问题一个非常有用的抽象模型。将适应性视作一种算法，3、对空调的深度保养，特别是一种统计查询算法的执行，在何种程度上是合理的？特别是，这在多大程度上是对生命形成的早期，即自（self-replicating）生物化学物质的形成的一种合理看法呢？将环境视作一种因素，并需要生态法则才能解决这些问题，在多大程度上合理呢？怎样才能找到环境中潜在的这类问题的表征呢？此外，在这种分析细节中有很多讨厌的东西：对问题形成的细微变化都可能使其学习能力差异显著。除非抽象高度反映现实，否则基于这种抽象的分析将很可能无用。

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