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和
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...
Vapnik-Chervonenkis理论,不需赘述,是统计学习理论的基石。它表明,机器学习算法选择的模型的错误率,是两个因素的作用结果:1.模型类越大,分类器错误率的聚集性(收敛到泛化错误率的速度)就越差。 2.模型类越大,拟合数据效果也越好。 根据泛化错误率 <= 经验错误率 + 泛化界,我们必须权衡模型的复杂度,以最小化泛...
1、简介 vc理论(Vapnik–Chervonenkis theory )是由 Vladimir Vapnik 和 Alexey Chervonenkis发明的。该理论试图从统计学的角度解释学习的过程。而VC维是VC理论中一个很重要的部分。 2、定义 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...
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...
\(\mathcal{F}\) 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 \(d_\mathcal{F}=\infty\)。 显然...
...隔离边缘被最大化.其理论基础是统计学习理论和VC维数(Vapnik-Chervonenkis dimension) 理论.经过各种核函数的选取发 … www.hwcc.gov.cn|基于 1 个网页 3. 维理论 其思想是建立在统计学习理论的 VC维理论(Vapnik-Chervonenkis Dimension)和结构风险最小化原理(Structural Risk Minimizati… ...
网络维;维数;维理论 网络释义
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,我们...
如何计算神经网络的Vapnik–Chervonenkis dimension？如题。搜索一些资料貌似是说O(ρ^2)，其中p是权重...