در نظریه یادگیری محاسباتی، ( ) چارچوبی است برای تحلیل که در سال ۱۹۸۴ توسط پیشنهاد شد. 
 در این چارچوب یادگیرنده نمونه‌هایی را دریافت کرده و باید از کلاس مشخصی از توابع ممکن یک تعمیم (به نام ) انتخاب نماید. هدف این است که ("احتمالاً") شده خطای تعمیم پایینی دارد (تقریباً صحیح). یادگیرنده باید قادر به یادگیری مفهوم با هر ضریب تقریب، احتمال موفقیت، یا باشد.
 این مدل بعدها به منظور استفاده در محیط‌ها و داده‌های دارای نیز توسعه داده شد (نمونه misclassified).
 یک مهم چارچوب PAC وارد کردن مفاهیم در یادگیری است. به ویژه، انتظار می‌رود که یادگیرنده توابع بهینه (زمان و فضای مورد نیاز محدود به یک (زمان و فضای چند جمله‌ای) از اندازه نمونه هستند) و یادگیرنده خود را باید یک روند بهینه را پیاده‌سازی نماید.
 تحت برخی شرایط این سه شرط هم ارز هستند:
{"title": "یادگیری احتمالا تقریبا صحیح", "link": "https://fa.wikipedia.org//w/index.php?title=%DB%8C%D8%A7%D8%AF%DA%AF%DB%8C%D8%B1%DB%8C_%D8%A7%D8%AD%D8%AA%D9%85%D8%A7%D9%84%D8%A7_%D8%AA%D9%82%D8%B1%DB%8C%D8%A8%D8%A7_%D8%B5%D8%AD%DB%8C%D8%AD&oldid=33486351", "language": "fa"}