統計學習理論VS計算學習理論？

統計學習理論和計算學習理論之間有什麼關係和區別？

它們是關於同一個主題的嗎？解決同樣的問題，使用同樣的方法？

例如，前者說它是預測理論（回歸、分類……）。

計算學習，更具體地說是可能近似正確 ( PAC ) 框架，回答了以下問題：學習者需要多少訓練示例才能以高概率學習一個好的假設？我需要多少計算工作才能以高概率學習這樣的假設？它不處理您正在使用的具體分類器。它是關於您可以通過手頭的一些示例學習什麼和不可以學習什麼。

在統計學習理論中，你寧願回答這樣的問題：分類器在收斂到一個好的假設之前會錯誤分類多少訓練樣本？即訓練分類器有多難，我對其性能有什麼保證？

遺憾的是，我不知道以統一方式描述/比較這兩個領域的來源。儘管如此，儘管希望不大

引用自：https://stats.stackexchange.com/questions/63077