学习者考虑一个固定的可能概念集 H，称为假设集 (hypothesis set)， 这个集不一定与 C 重合。 学习者接收到 根据 D 独立同分布采样的样本 S=(x1,…,xm) 基于特定目标概念 c∈C 的标签 (c(x1),…,c(xm))。 任务是使用标记样本 S 来选择一个假设 hS∈H，该假设相对于概念 c 具有较小的 泛化误差 (generalization error)。