第三讲比较简单，参考：http://www.cnblogs.com/HappyAngel/p/3466527.html
第四讲很抽象，尤其是第四个视频，目的仍然是为了证明机器学习是可能的，不过这个博主解释的还算清楚：http://www.cnblogs.com/HappyAngel/p/3495804.html
比较核心的就是Hoeffding's inequality：只要限制足够宽松或者样本足够多，则抽样期望就接近于真实期望；
另外挑选Ein足够小的假设作为假设，是有误差上限的，也就证明了机器学习的可能性。