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对于最后一个的解释：

不同的类型的股票咨询不同的人，因为一个人可能是某个领域的专家，其他领域并不擅长。

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non-uniformly的情况中，$ \alpha_t $只是$t$的函数，而conditionally中，$ q_t(x) $是$t$和$x$的函数。

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这里$g^-_t$就是因为利用验证集调參时，分出了一部分数据集用于验证，因此数据集变小，这里加了个减号。
对VC dimention还不理解。这里说的是：如果选training error最低，就要付出很大的vc dimention的代价

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右边这个就是成功的uniform blending的例子

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GD is short for Gradient Desent

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