整个推到的逻辑：
首先，我们的M是无限的，现在想要替换成有限个，于是我们找上界，找到了break point，发现这个点可以打破指数增长的规律；而对于不同的维度模型mH(N)是不同的，于是，准备一个上界函数B(N , K)，这样就不用再考虑维度问题了，直接找上界函数即可；之后又找到B(N , K)的上界函数是一个多项式。于是就保证了这个M是可控制的。
1. 泛化能力指的是：如何用 尽量小的，得出
。这取决于2点：
1. 找到一个好的D，使
2. 数据量N尽量大
3. 对于hypotheses set来讲，使H 有Break point
下面针对Break Point 的陈述：
1. 第一个不能被shattered的点，叫BP。
在convex set的集合中，没有BP
在2D 中，,4是2D的BP.
2. 经过推到，希望mH是一个多项式，而不是指数
3. Bound Function B(N,K)
，最大就
M的上界，是一个多项式！
4. VC Bound
正常的想法是把M的上界带回原式：
但这样是不行的，因为一个M就对应这一个Ein，但是Eout是无限个的，而替换了M成mH(N)之后，这个Ein就是有限的了，两个级数不同是不可以进行计算的。所以正确的公式：
推到：
https://blog.csdn.net/songzitea/article/details/43112233
思路
