Not surely consistent: learning problem is difficult or contains noises, can't guarantee∀S∼Dm,∃hS,R^S(hS)=0 fromFoundations of Machine Learning: 这种情况下, 我们还是有双侧 Chernoff Bound:PS∼Dm[|R^S(h)−R(h)|≥ϵ]≤2exp(−2mϵ2) ...
的置信度。实际上,因为尽管训练集可以采样再多来自真实分布的样本,但毕竟不能用这些大量的数据去完全代表真实的分布,那么采用这个训练集去训练或多或少会有一些偏差,所以上面的两个参数,在实际训练中都是不可避免的会遇见的。而 可以让看作学习过程中的少量偏差的接受程度。 决定了学习过程中的采样复杂度,换句话说...
定义1.3 PAC-学习(PAC-learning):我们说一个概念集合 C 是PAC可学习的,当且仅当存在一个算法 $\mathcal{A}$ 以及一个多项式函数 $poly(\cdot,\cdot,\cdot,\cdot)$,使得对任意的 $\epsilon > 0$ 和 $\delta > 0$ 对所有在 $\mathcal{X}$ 上的分布 $D$,以及对所有的目标概念 $c \in C$,当...
Understanding Machine Learning(2): PAC Learning Metoo 被统计和机器学习耽误了的非传统商科生观前提醒 作者为初学者,本文仅为读书笔记,仅供参考,文章可能存在大量错误和叙述不清楚的地方,请在评论区指出,谢谢!文章参考教材:Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms by Shai Shalev-Shwartz and...
PAC-Bayesian Machine Learning: Learning by Optimizing a Performance GuaranteeMario Marchand
PAC 学习 (PAC learning )若存在算法 A\mathcal{A}A 与多项式函数 poly(⋅,⋅,⋅,⋅)poly(\cdot,\cdot,\cdot,\cdot)poly(⋅,⋅,⋅,⋅), 使得任意 ε>0\varepsilon>0ε>0 与δ>0\delta>0δ>0 , 对任意 XXX 上的分布 DDD与 任意目标概念c∈Cc\in Cc∈C 下述不等式成立, 对任何...
ChatGPT/OpenAI首席科学家【元学习和自我博弈之术Meta Learning and Self Play】—Ilya Sutskever 01:00:28 (国外超火博主)变分推断 | 证据下界 | 直觉和可视化 25:11 【通过 PAC-Bayes 研究深度学习中的泛化问题】—金塔尔·卡罗琳娜·吉盖特 Gintare Karolina Dziugaite 44:18 【无限宽度神经网络】 01:34...
Pacman-Machine-Learning:我的机器学习课程的作业。 构造了许多不同的搜索算法,以一种有效的方法引导吃豆人渡过各种迷宫 (0)踩踩(0) 所需:1积分 oracle驱动包11.2.0.4.rar 2024-12-27 05:43:14 积分:1 nvidia-fabric-manager安装包 2024-12-27 05:03:44 ...
这本书是对于想要知道ML更深的理论知识特别是statistical learning的一本必读书。不过里面的notation有的时候真的很乱。给出了不少平时不太会在别的书里看到的理论证明,比如PAC-Bayes Bounds,regularized risk minimization principle,非常elegant。而且经常会有定性和定量的两种讨论,对于理解这些理论很有帮助。
Foundations of Machine Learning: The PAC Learning Framework(1)在计算学习理论,probably approximately correct learning(PAC learning)是分析机器学习的一个数学框架。这个框架解决了这样的一些问题:什么样的概念是能够被有效的学习出来? 要达到一个成功的学习过程,至少要多少样本?(一)PAC 学习模型。