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...
它是由统计学家Vladimir Vapnik和Alexey Chervonenkis提出的,是统计学习理论的重要组成部分。在实际应用中,VC维可以帮助我们理解一个学习算法在处理复杂数据时的表现。如果一个学习算法的VC维较大,说明它具有较强的拟合能力,可以更灵活地适应各种数据模式;而如果VC维较小,则表示学习算法的拟合能力有限,可能在复杂数据上...
老实说,我没有,从来没有读过原文(Vapnik-Chervonenkis, 1971)的证明。下面的证明是我自己根据常见的一个弱化版本增强得到的。证明分三步: 1. Double Sampling Trick. 注意到定理的陈述是一个对\mathcal{F}里所有函数全体的一个刻画。假如\mathcal{F}有无穷多个函数,那么union bound将失效。如果能将定理的证明...
设平面有N个点处于平面上任意位置,为了使 VC 维度至少为N,即分类器必须能够对于每一个点正负值的可能分配可能,都能完美地划分平面,使正点与负点分开。 因此在下面的例子中,此线性分类器的 VC 维度至少为3。因为在所有 2³ = 8 个可能的正负分配中,分类器能够完美地分离这两个类。 现在,我们证明一个线性...
Vapnik-Chervonenkis (VC) bounds play an important role in statictical learnign theroy as they are the fundamental result which explains the generalization ability of learning machines. There have been consequent mathematical works on the improvement of VC rates of convergence of empirical means to ...
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...
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 \(d_\mathcal{F}=\infty\)。
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...
VCTheoryVapnik–Chervonenkis.PDF,1 VCTheory: Vapnik–ChervonenkisDimension /slt/vc-theory-vapnik-chervonenkis-dimension Symmetrimization posted on Free Mind on July 30, 2012 generated withpandoc onDecember 3, 2015 category: Statistical Learning Theory ta