下面是自己結合百度的資料來理解的一些比較通俗的說法：

假設空間：屬性所有可能取值組成的可能的樣本

版本空間：與已知資料集一致的所有假設的子集集合。

（綠色加號代表正類樣本，紅色小圈代表負類樣本）

GB 是最大泛化正假設邊界(maximally General positive hypothesis Boundary),；

SB 是最大精確正假設邊界(maximally Specific positive hypothesis Boundary)

GB與SB之間所圍成的區域就是版本空間。

----->總結：

在西瓜問題中，如何根據訓練集求所對應的版本空間？

①寫出假設空間：先列出所有可能的樣本點（即特徵向量）（即每個屬性都取到所有的屬性值）

②對應著給出的已知資料集，將與正樣本不一致的、與負樣本一致的假設刪除。

即可得出與訓練集一致的假設集合，也就是版本空間了。

----->舉例：

表1.1的訓練資料集對應的假設空間應該如下：

1 色澤＝＊，根蒂＝＊，敲聲＝＊

2 色澤＝青綠，根蒂＝＊，敲聲＝＊

3 色澤＝烏黑，根蒂＝＊，敲聲＝＊

4 色澤＝＊，根蒂＝蜷縮，敲聲＝＊

5 色澤＝＊，根蒂＝硬挺，敲聲＝＊

6 色澤＝＊，根蒂＝稍蜷，敲聲＝＊

7 色澤＝＊，根蒂＝＊，敲聲＝濁響

8 色澤＝＊，根蒂＝＊，敲聲＝清脆

9 色澤＝＊，根蒂＝＊，敲聲＝沉悶

10 色澤＝青綠，根蒂＝蜷縮，敲聲＝＊

11 色澤＝青綠，根蒂＝硬挺，敲聲＝＊

12 色澤＝青綠，根蒂＝稍蜷，敲聲＝＊

13 色澤＝烏黑，根蒂＝蜷縮，敲聲＝＊

14 色澤＝烏黑，根蒂＝硬挺，敲聲＝＊

15 色澤＝烏黑，根蒂＝稍蜷，敲聲＝＊

16 色澤＝青綠，根蒂＝＊，敲聲＝濁響

17 色澤＝青綠，根蒂＝＊，敲聲＝清脆

18 色澤＝青綠，根蒂＝＊，敲聲＝沉悶

19 色澤＝烏黑，根蒂＝＊，敲聲＝濁響

20 色澤＝烏黑，根蒂＝＊，敲聲＝清脆

21 色澤＝烏黑，根蒂＝＊，敲聲＝沉悶

22 色澤＝＊，根蒂＝蜷縮，敲聲＝濁響

23 色澤＝＊，根蒂＝蜷縮，敲聲＝清脆

24 色澤＝＊，根蒂＝蜷縮，敲聲＝沉悶

25 色澤＝＊，根蒂＝硬挺，敲聲＝濁響

26 色澤＝＊，根蒂＝硬挺，敲聲＝清脆

27 色澤＝＊，根蒂＝硬挺，敲聲＝沉悶

28 色澤＝＊，根蒂＝稍蜷，敲聲＝濁響

29 色澤＝＊，根蒂＝稍蜷，敲聲＝清脆

30 色澤＝＊，根蒂＝稍蜷，敲聲＝沉悶

31 色澤＝青綠，根蒂＝蜷縮，敲聲＝濁響

32 色澤＝青綠，根蒂＝蜷縮，敲聲＝清脆

33 色澤＝青綠，根蒂＝蜷縮，敲聲＝沉悶

34 色澤＝青綠，根蒂＝硬挺，敲聲＝濁響

35 色澤＝青綠，根蒂＝硬挺，敲聲＝清脆

36 色澤＝青綠，根蒂＝硬挺，敲聲＝沉悶

37 色澤＝青綠，根蒂＝稍蜷，敲聲＝濁響

38 色澤＝青綠，根蒂＝稍蜷，敲聲＝清脆

39 色澤＝青綠，根蒂＝稍蜷，敲聲＝沉悶

40 色澤＝烏黑，根蒂＝蜷縮，敲聲＝濁響

41 色澤＝烏黑，根蒂＝蜷縮，敲聲＝清脆

42 色澤＝烏黑，根蒂＝蜷縮，敲聲＝沉悶

43 色澤＝烏黑，根蒂＝硬挺，敲聲＝濁響

44 色澤＝烏黑，根蒂＝硬挺，敲聲＝清脆

45 色澤＝烏黑，根蒂＝硬挺，敲聲＝沉悶

46 色澤＝烏黑，根蒂＝稍蜷，敲聲＝濁響

47 色澤＝烏黑，根蒂＝稍蜷，敲聲＝清脆

48 色澤＝烏黑，根蒂＝稍蜷，敲聲＝沉悶

49 Ø

根據總結，按照上述過程進行學習：

（1，（色澤＝青綠、根蒂＝蜷縮、敲聲＝濁響），好瓜）

可以刪除假設空間中的3、5、6、8、9、11-15、17-21、23-30、32-49

（2，（色澤＝烏黑、根蒂＝蜷縮、敲聲＝濁響），好瓜）

可以刪除剩餘假設空間中的2、10、16、31

（3，（色澤＝青綠、根蒂＝硬挺、敲聲＝清脆），壞瓜）

可以刪除剩餘假設空間中的1

（4，（色澤＝烏黑、根蒂＝稍蜷、敲聲＝沉悶），壞瓜）

剩餘假設空間中無可刪除的假設

學習過後剩餘的假設為：

4 色澤＝＊，根蒂＝蜷縮，敲聲＝＊

7 色澤＝＊，根蒂＝＊，敲聲＝濁響

22 色澤＝＊，根蒂＝蜷縮，敲聲＝濁響

這就是最後的“假設集合”，也就是“版本空間”。