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,可能在复杂数据上表现不佳。接下来,让我们深入了解VC维的数学原理和推导过程。 深入解释 VC维(Vapnik–Chervonenkis dimension)是统计学习中的重要概念,它用于衡量一个学习算法的学习...
。例如,当我们知道我们的数据可以由一条线而分开,因此我们可以选择一个简单的线性分类器,而当我们的数据分布在不同的组中时,我们就要选择一个更强大的分类器,例如随机森林或多层感知器。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 ...
【勤能补拙】Vapnik-Chervonenkis 维数与结构风险最小化 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...
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 ...
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维(Vapnik–Chervonenkis dimension) 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...
In machine learning theory, the Vapnik-Chervonenkis dimension or VC-dimension of a concept class is the cardinality of the largest set which can be shattered by . If arbitrarily large sets can be shattered by , then the VC-dimension is said to be ...
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 \(d_\mathcal{F}=\infty\)。
An arrangement of oriented pseudohyperplanes in affined-space defines on its setX of pseudohyperplanes a set system (or range space) (X, ℛ), ℛ ⊑ 2 x of VC-dimensiond in a natural way: to every cellc in the arrangement assign the subset of pseudohyperplanes havingc on their posi...
If the growth in VC dimension is linear in the number ofdisjunctions, then the theory under consideration has a certain kind ofgood structure. We have found a general class of theories in which thisstructure obtains, as well as situations where it fails. We relate ``compression schemes'' ...