Sample exclusion dimension
કોમ્પ્યુટેશનલ લર્નિંગ થિયરીમાં, ક્વેરીઝ સાથે ચોક્કસ કન્સેપ્ટ લર્નિંગના અભ્યાસમાં નમૂનાના બાકાત પરિમાણો ઉદ્ભવે છે. અલ્ગોરિધમિક લર્નિંગ થિયરીમાં, ડોમેન X પરનો ખ્યાલ એ X પરનું બુલિયન ફંક્શન છે. અહીં આપણે ફક્ત મર્યાદિત ક્ષેત્રોને ધ્યાનમાં લઈએ છીએ. ખ્યાલ c નો આંશિક અંદાજ S એ બુલિયન કાર્ય છે જેના પર c એ S નું વિસ્તરણ છે. ધારો કે C એ ખ્યાલોનો વર્ગ છે અને c એ ખ્યાલ છે (જરૂરી નથી કે C માં હોય). પછી સી ડબલ્યુ. આર. ટી. માટે સ્પષ્ટ સમૂહ. સી, જે એસ દ્વારા સૂચવવામાં આવે છે તે સીનું આંશિક અંદાજ છે જેમ કે સીમાં એસ માટે વધુમાં વધુ એક વિસ્તરણ હોય છે. જો આપણે કોઈ વિભાવના માટે સ્પષ્ટ સમૂહ જોયો હોય તો ડબલ્યુ. આર. ટી. સી, પછી આપણી પાસે વધુમાં વધુ એક મન પરિવર્તન સાથે સીમાં ખ્યાલને ચકાસવા માટે પૂરતી માહિતી છે. XD (C) દ્વારા સૂચિત વિભાવના વર્ગનું બાકાત પરિમાણ એ C ના સંદર્ભમાં 'c' ના લઘુતમ નિર્દિષ્ટ સમૂહના કદની મહત્તમ માત્રા છે, જ્યાં 'c' એ એક વિભાવના છે જે 'C' માં નથી.