学习的可行性是结构性问题而非运气问题

大多数初学者认为 ML 的成功取决于算法的巧妙程度——找到"对的算法"就能学好。但 VC 理论揭示，学习的成功取决于三个结构性条件的对偶平衡（假设集复杂度、演算法搜索力、样本量），而非某个算法的"灵光一现"。这意味着你花时间调算法不如花时间匹配模型复杂度和数据量。