我想知道如何绘制类似于下图的样本复杂度图，该图显示了用于分类的最小二乘算法平均产生不超过 10% 的泛化误差的估计样本数。

问题假设我们有$m$模式$\mathbf{x}_1,...,\mathbf{x}_m$从$\{−1,1\}^n$，其中每个标签定义为$y_i:=x_{i,1}$(st 模式的标签$\mathbf{x}$只是它的第一个坐标）。目标是将样本复杂度估计为维度的函数（$n$) 的数据集。

m（示例）与 n（数据集的维度）图还包括指示 m 估计值的标准偏差的误差线。我对此不感兴趣，只是函数估计。