不同VC维的可视化 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...
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成功分类它们,那么称S可以被C打散(shatter)。C的VC维是C能打散最大集...
VC维(外文名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2的H次方种形式...
由于机器学习算法的输入形式是一种数值型向量（numeric vectors），所以攻击者就会通过设计一种有针对性的...
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;...
The Vapnik-Chervonenkis (VC) dimension of the set of half-spaces of R^d with frontiers parallel to the axes is computed exactly. It is shown that it is much smaller than the intuitive value of d. A good approximation based on the Stirling's formula proves that it is more likely of ...
定义2 (Vapnik–Chervonenkis Dimension) F 的 Vapnik– Chervonenkis Dimension,简称 VC Dimension,记作 d F ,是最 大的满足如下条件的整数N S F (N) = 2 N 如果不存在这样的整数,我们记d F =∞。 显然所有大于d F 的整数都是F 的break point。VC 维的重要性在于 它刻画了F的“复杂度”,这一点我们...
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 ...
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: 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;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...