正常的机器学习，分类器通过输入输出数据的训练，来学习到规则，然后得到输入便可以给出输出，下面来个简单的例子

输入位两个小数，输出为第一个数字大于第二个数字

网络经过1000个数据的训练，可以说正确率已经达到了100%，任务就完成了。但是实际情况却很有很多数据的缺失，例如股票数据训练的时候可以有价格交易量，但是新闻却没办法量化，打牌的时候你知道底牌和自己的牌，但是缺失别人的牌的信息，诸如此类的情况，当然，这种情况就不可能追求100%的准确率了，那此时准确率极限是多少呢，机器学习能不能达到这个极限呢，下面就上面的例子做延申，把训练和评估数据中的第二个数字隐藏，看看最终表现如何

学过概率的应该能猜到，75%正确率就是此问题的极限，机器学习确实做到了逼近极限，上面的问题比较理想化，可以知道缺失信息对结果的影响是50%，对于具体问题其实这个影响并不能事先知道，只能通过学习到的极限成功率来反推，以后再讨论这些问题！

信息缺失并且带有作弊信息的情况

上述例子中，75%正确率就是极限了，但是如果我们把作弊信息放入数据会怎么样呢，例如我们把第一个数据的末尾数字作为作弊吗，作弊码为1，就代表结果为真，机器能找到这个作弊信息然后图片75%的极限吗？

我们把作弊码弄的更明显一些

只要分类器找到了作弊码，基本就能轻松突破理论极限，出现这种情况，你就要小心有作弊码被找到了，当然作弊码是否能被找到从而突破极限，是个随机的过程，越明显的作弊码越容易找到，上面那个没找到的作弊码也许多训练几次就能找到！