1樓：
先上最直接的定義
對於乙個指示函式集，如果存在h個資料樣本能夠被函式集中的函式按所有可能的種形式分開 ，則稱函式集能夠把h個資料樣本打散（shatter）。函式集的VC維就是能打散的最大資料樣本數目h。若對任意數目的資料樣本都有函式能將它們shatter，則函式集的VC維為無窮大。
[1]VC維在機器學習中的意義還是很大的，它是統計學習理論用來衡量函式集效能的一種指標——VC維越大，則學習過程越複雜。
不過目前還沒有通用的關於任意函式集VC維的計算理論，只知道一些特殊函式集的VC維。
參考文獻
[1]白鵬 ... [等. 支援向量機理論及工程應用例項[M]. 西安電子科技大學出版社, 2008.
2樓：丁力
把它簡單理解成為模型的複雜度和靈活度，VC維越高的模型，能夠表徵的函式就越廣泛，當然學習過程中由於資料的不足容易造成過擬合。
3樓：
VC dimension is a bridge connecting regression and classification problem. As for detail, when u estimate the in-sample error u need to specify the effective number of parameters bu VC theory provides a general measure of complexity and gives a bounds on the optimism.
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