PAC-Bayes理论融合了贝叶斯定理和随机分类器的结构风险最小化原理,它作为一个理论框架,可得到最紧的泛化风险边界。分析了PAC-Bayes理论的研究背景和重要意义,介绍了PAC-Bayes理论框架及其在支持向量机上的应用,分别探讨了多种机器学习算法的PAC-Bayes边界,并特别对非独立同分布数据的PACBayes边界进行了分析。从4个方面...
而PAC-Bayes 的上界可以理解为是经验误差和模型复杂度之间的均衡，经验误差反映了模型拟合数据的程度，而...
PAC_Byes理论系列1:(初识)如何理解 0. 该专栏写作初衷:(因为我发现网上关于PAC-bayes理论的介绍很少,相关资料大多都是中英文论文,所以开这个专栏的初衷,是利用分享的形式,加深自己对此理论的理解,同时进一步向大家简单介绍,想要更… 阅读全文 赞同 26 ...
PAC-Bayes理论融合了贝叶斯定理和随机分类器的结构风险最小化原理,它作为一个理论框架,可得到最紧的泛化风险边界.分析了PAC-Bayes理论的研究背景和重要意义,介绍了PAC-Bayes理论框架及其在支持向量机上的应用,分别探讨了多种机器学习算法的PAC-Bayes边界,并特别对非独立同分布数据的PAC-Bayes边界进行了分析.从4个方面...
PAC Bayes theory and introduces the framework of PAC Bayes theory and its application to support vector machine SVM Then this paper discusses PAC Bayes bound of many machine learning algorithms and specially analyzes the bound with the non IID data Furthermore this paper elaborates research status ...
HE Li.Survey on PAC-Bayes theory and applicat ion research.Journal of Frontiers of Computer Science and Technology,2015,9(1):1-13. Abstract:PAC—Bayes theor y integrating theories of Bayesian paradigm a n d structure risk minimization for stochastic classif iers has been considered as a fram ...
需要金币:*** 金币(10金币=人民币1元) PAC-Bayes理论及应用研究综述.pdf 关闭预览 想预览更多内容,点击免费在线预览全文 免费在线预览全文 汤莉,宫秀军,何丽.PAC-Bayes理论及应用研究综述[J].计算机科学与探索,2015 ,9(1):1-13. ISSN 1673-9418 CODEN JKYTA8 E-mail: fcst@vip. 163.com Journal of Fr...
针对支持向量机(SVM)模型选择问题,通过分析PAC-Bayes边界理论框架及其在SVM上的应用,将PAC-Bayes边界理论与基于交叉验证的网格搜索法相结合,提出一种基于PAC-Bayes边界的SVM模型选择方法(PBB-GS),实现快速优选SVM的惩罚系数和核函数参数。UCI数据集的实验结果表明该方法优选出的参数能使SVM具有较高的泛化性能,并具有...
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。
PAC-Bayes Information Bottleneckreadpaper.com/paper/4588930897651179521?channel=zhihu_iclr2022 Q1 论文试图解决什么问题? 本文主要试图度量网络权重中所储存的信息以及其探索其与神经网络泛化性能之间的关系。 Q2 这是否是一个新的问题? 这是一个新的问题。之前的信息度量主要集中在对于表征(representation)上,而...