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...
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...
VC维是一个重要的概念,用于衡量学习算法的拟合能力。通过理解VC维,我们可以更好地选择合适的学习算法,并对其在不同数据集上的表现有更深入的认识。 VC维度的直观可视化 为了生成和可视化不同VC(Vapnik-Chervonenkis)维的数据集,我们可以采用以下步骤: 生成数据集:我们将创建几个具有不同复杂性的数据集,以展示不同VC...
Van der Vaart的经验过程教材里这样定义VC类,我第一眼可以说是完全没看明白: Definition 1. 称C是VC类,若存在n使得S(C,n):=maxx1,…,xn#{(f(x1),…,f(xn)):f∈C}是n的多项式,此时满足条件的最大的n称作VC维,记作V(C)。 书里进一步说明道,VC维的含义是C作为一个分类函数类最多能区分多少个不...
Mulier F. Vapnik-Chervonenkis (VC) learning theory and its application[J].IEEE Transactions on Neural Networks 1999,10(05).Mulier F. Vapnik-Chervonenkis (VC) learning theory and its applications. IEEE Transactions on Neural Networks, 1999,10(5): 985~987....
1VCTheory:Vapnik–ChervonenkisDimensionhttp://freemind.pluskid/slt/vc-theory-vapnik-chervonenkis-dimensionpostedonFreeMindonJuly30,2012generatedwithpandoconDecember3,2015category:StatisticalLearning eorytags:BinaryClassification上一次我们介绍了通过Symmetrimization的方法进行变形,从而得到了如下形式的不等式:P supf...
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;...
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...