参考解析
- 输入空间：所有输入可能的取值的集合
- 输出空间：所有输出可能的取值的集合
- 特征空间：每个具体的输入数据也叫一个实例通常由特征向量表示.所有特征向量存在的空间
假设空间：由输入空间到输出空间映射的集合就是假设空间.假设空间的确定意味着学习范围的确定.
参数空间：
- 非概率模型中，使得输入空间$X$中的变量$x$在通过假设空间$\mathcal{F}$中的函数$f$后得到输出空间$Y$中的$y$成立的函数f的所有参数值（向量）组成的空间
- 概率模型中，使得输出空间$Y$中的变量$y$，在满足输入空间$X$中的变量$x$的条件下，使得$P(y|x)$成立的所有概率模型的参数向量组成的空间
