VC维是统计学习理论中的一个重要概念,它是由Vladimir Vapnik和Alexey Chervonenkis提出的。VC维试图从统计学的角度解释学习的过程,并为机器学习提供了坚实的理论基础。 通俗解释 VC维可以被看作是模型的复杂程度或者说是模型假设空间的大小。模型假设空间越大,VC维越高,学习能力越强。在机器学习中,我们常常需要在偏差...
VC维（Vapnik–Chervonenkis dimension）这个概念，主要是用于衡量一个分类模型的复杂度。VC维越高，模型的...
而这个问题可以使用分类器的VC 维度作为答案,这是计算学习理论中的一个概念,它衡量了分类算法的能力。 分类器的 VC 维度由 Vapnik 和 Chervonenkis 定义。即分类算法可以粉碎(shatter) 的最大点集的基数。这似乎是一个简单的定义,但很容易被误解,因此这篇文章将在这里更详细地解释定义中的关键术语。为简单起见,我...
Vapnik-Chervonenkis dimension 笔记 celestem 1 人赞同了该文章 VC(Vapnik-Chervonenkis)维是由Vladimir Vapnik和Alexey Chervonenkis提出的一个概念。它被用来衡量一族二分类器的表达能力。VC维的定义 给定一族二分类器(下文称作概念类)C和一个数据点集合S,若无论S中的点如何被赋值,在C中总能找到一个实例c成功分类...
Alonso, C.L., Montaña, J.L.: VapnikChervonenkis Dimension of Parallel Arithmetic Computations. In: Proc. of Algorithmic Learning Theory, 18th International Conference, pp. 107–119 (2007)Alonso, C. L. and Montan˜a, J. L. (2007b). Vapnik-Chervonenkis Dimension of Parallel Arithmetic ...
Most of the work on the Vapnik-Chervonenkis dimension of neural networks has been focused on feedforward networks. However, recurrent networks are also widely used in learning applications, in particular when time is a relevant parameter. This paper provides lower and upper bounds for the VC dimen...
网络维;维数;维理论 网络释义
VC dimension(Vapnik-Chervonenkis dimension) 二维平面的线性分类器的VC维讨论:http://www.tuicool.com/articles/JjaMfe VC维介绍:http://blog.csdn.net/lucylove3943/article/details/47280991 定义:对一个指示函数集,如果存在h个样本能够被函数集中的函数按所有可能的 种形式分开,则称函数集能够把h个样本打散;...
定义 Vapnik–Chervonenkis Dimension \(\mathcal{F}\) 的 Vapnik–Chervonenkis Dimension,简称 VC Dimension,记作 \(d_\mathcal{F}\),是最大的满足如下条件的整数 \(N\) \[ S_\mathcal{F}(N) = 2^N \] 如果不存在这样的整数,我们记 \(d_\mathcal{F}=\infty\)。
Sample compression, learnability, and the vapnik- chervonenkis dimension. Machine Learning, 21(3):269-304, 1995. 3, 4, 5, 10S. Floyd and M. Warmuth, "Sample compression, learnability, and the vapnik-chervonenkis dimension," Machine Learning, vol. 21, no. 3, pp. 269-304, 1995....