bound は期待誤差の上界を与えるので,これを最小化するように仮説選択をする ことが考えられる: ˆ h = arg min h∈H ˆ L(h) + √ (ln 2)|h| + ln 1 δ 2m . (7) ▶ この最適化は,手元へのデータの説明能力(第一項)とモデルのシンプルさ(第二 項)の最小化のトレードオフになっている; ▶ これは,ある h1 , h2 ∈ H がもし同じだけデータを説明できるとき,よりシンプルな方 が未知のデータへの誤差を小さくできる可能性が高いことを意味している; ▶ これはまさしくオッカムの剃刀の形式的な記述になっている. 8/11