您提到的不等式是统计学中的泛化误差界（generalization error bound），它用于估计一个模型在未见过的数据上的性能。这个不等式是由Hoeffding不等式和Union Bound组合而成的。在这个不等式中，我们有以下符号：
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P\|E_in(g) - E_out(g)\| \> ε ：这是泛化误差超过ε的概率 。
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ε ：可容忍的差值。
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M ：假设模型类别的大小（例如，假设我们正在训练的模型有多少个可能的候选）。
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N ：数据集的大小。
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δ ：可容忍的BAD概率（也称为置信度）。
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c：一个常数，通常设置为1。
您的目标是找到一个数据集的大小N，以便满足给定的ε和δ，并保证泛化误差不会超过ε。
根据不等式，我们可以设置：
P\|E_in(g) - E_out(g)\| \> ε ≤ 2*M*exp(-2*ε^2*N)
然后，我们可以将这个概率与可容忍的BAD概率δ相等，以找到数据集的大小N：
2*M*exp(-2*ε^2*N) = δ
现在，您提供了ε=0.1，δ=0.05，M=100。我们可以将这些值代入上述方程，并解出N：
2*100*exp(-2*0.1^2*N) = 0.05
现在，我们来解这个方程以找到N：
exp(-2*0.1^2*N) = 0.05 / (2*100)
exp(-2*0.01*N) = 0.00025
使用自然对数的性质，我们可以继续解这个方程：
-2*0.01*N = ln(0.00025)
N = ln(0.00025) / (-2*0.01)
N ≈ 6907.76
因此，需要大约6908个数据点来满足给定的ε=0.1和δ=0.05，以确保泛化误差不会超过0.1。
请注意，这个结果是一个估计值，实际情况可能会受到数据分布和模型选择等因素的影响。此外，对于不同的问题和模型，可能需要不同的训练数据量来满足给定的泛化误差和置信度要求。