我已经阅读了VC维度的定义。但是我不清楚假设空间H1的VC维度大于假设空间H2 的VC维度，那么这表明学习假说所需的示例数量较小比H2或反向所需的示例数是正确的。我只知道VC维度是假设空间H粉碎X的最大有限子集的大小。但是我不知道VC维度所需的样本数量的关系。请任何人用简单的句子清理我的概念。
如果假设空间的VC维度H1大于假设空间H2的VC维度。考虑一个示例，VC（Circle）= 3和VC（三角形）= 7。我们可以检查圆圈最多可以打碎3分，而三角形最多可以打破7分。因此，实例点在三角分类器中比圆更大。因此，在三角形的情况下，需要更多的培训示例来学习分类器。AS：
m = 1/2ε * [ln（| h |） ln（1/δ）]
m表示学习分类器所需的最小培训示例数量。因此
| H |对于圆为2^3
| H |三角形为2^7
只有两个类。