VC维（Vapnik-Chervonenkis Dimension）的概念是为了研究学习过程一致收敛的速度和推广性，由统计学习理论定义的有关函数集学习性能的一个重要指标。

传统的定义是：对一个指标函数集，如果存在H个样本能够被函数集中的函数按所有可能的2的H次方种形式分开，则称函数集能够把H个样本打散；函数集的VC维就是它能打散的最大样本数目H。若对任意数目的样本都有函数能将它们打散，则函数集的VC维是无穷大，有界实函数的VC维可以通过用一定的阀值将它转化成指示函数来定义。

VC维反映了函数集的学习能力，VC维越大则学习机器越复杂（容量越大），遗憾的是，目前尚没有通用的关于任意函数集VC维计算的理论，只对一些特殊的函数集知道其VC维。例如在N维空间中线形分类器和线形实函数的VC维是N+1。