このフレームワークにおいて、学習アルゴリズムは標本を受け取り、仮説と呼ばれる汎化した関数をある関数クラスの中から選択する必要がある。目標は、高い確率で、選択した関数が小さな汎化誤差になる事である。学習アルゴリズムは、与えられた近似比率、成功率、標本分布から概念を学習する必要がある。
このモデルは後にノイズ（誤分類された標本）を扱えるように拡張された。
PACフレームワークの重要なイノベーションは、計算論的学習理論という概念を機械学習にもたらしたことである。特に、学習アルゴリズムは（時間計算量と空間計算量が訓練データサイズの多項式サイズの制限の元で）適切な関数を見つけ出すことが期待され、学習アルゴリズムは（訓練データサイズが仮説空間サイズの多項式サイズに収まっているなど）効率的な手順を実装する必要がある。
定義.
二値分類問題を対象とする。評価関数は誤分類率。以下のように記号を定義する。
元の作品目録はジャンルごとに作品タイトルのABC順に配列されているが、ここではジャンルごとに作曲年代順とした。また元の作品目録には「タイトル」「作曲年代」「編成」「演奏時間」「初演」「出版」「編曲」等の情報が曲ごとに記載されているが、ここでは「タイトル」「作曲年代」「編成」のみとし、タイトルには日本語訳を付与した。編曲情報は備考に記し、元のリストのジャンル参照を付けた。番号はジャンルごとの本リストの番号。
生涯.
家族.
人物.
司法警察員面前調書
概要.
員面調書は被疑者の供述を録取したものと、それ以外の者（いわゆる参考人）の供述を録取したものに大別される。いずれも、取調べによって得られた供述内容を公判において証拠として提出できるように保全することを、主要な目的として作成される。
員面調書は、次の場合に証拠能力が認められる。警察官（司法警察員、司法巡査）に対する供述調書（「警察官調書」、「員面調書」又は「巡面調書」）はこれに当たり、これを証拠として提出するためには厳格な要件が課されている。被害届などもこれに当たる。私人が録取した書面（弁護人等）も本号に該当する。