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与えられたデータ数に対して，最も複雑な，すなわちVC次元の大きなモデルを選ぶための手法． VC次元が，\(h_1\lt h_2\lt\cdots\lt h_k\lt\cdots\) のように順次大きくなるようなモデルの系列を考える．そして，次の経験損失の確率的上限（経験損失最小化を参照）を最小にするようなモデルを，系列の中から選択する． \[R(\hat{\theta})\le R_{\mathrm{emp}}(\hat{\theta})+\frac{\epsilon}{2}\Bigl(1+\sqrt{\frac{4R_{\mathrm{emp}}(\hat{\theta})}{\epsilon}}\Bigr)\]
-- しましま
