VC维：
传统的定义是：对一个指示函数集，如果存在H个样本能够被函数集中的函数按所有可能的2的H次方种形式分开，则称函数集能够把H个样本打散；函数集的VC维就是它能打散的最大样本数目H。若对任意数目的样本都有函数能将它们打散，则函数集的VC维是无穷大，有界实函数的VC维可以通过用一定的阈值将它转化成指示函数来定义。
现在的理论，只有一些特殊函数的vc维的求解方法，比如直线，长方形，圆形等函数对于不同点的VC维求解办法。
定义解析：
1：按所有可能的2的H次方种形式分开：例如二维面上，点被分为0或者1的值，所有点都有自己的可能性，和其他点无关。
2：2的H次方种形式：说明VC(X)的值只能是H这种值，不能有3,5（这种值），例如：一个二维面上的四个点，可以被直线分成14种情况，根据
2的H次方 <=14,可以得到我们的H为3，不为4.
3：函数集能够把H个样本打散：因为N个点的状态是互不干涉的，所以点i和点j的值可以随意组合，并且函数需要将这两个点的可能性包括。
例如：矩形函数对于平面的5个点，红点在其他四个点为相同状态下（在这里假设为0状态），红点就必须为0状态，无法被打散。
后续有更深的理解，再来补充