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能力或者说拟合能力。 VC维的定义: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2的h次方种形式分开,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。若对任意数目的样本都...
Vapnik-Chervonenkis dimension 笔记 celestem 1 人赞同了该文章 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...
【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 ...
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 \(d_\mathcal{F}=\infty\)。
1. 维 SVM方法建立在统计学习的VC维(Vapnik-Chervonenkis Dimension)理论和结构风险最小化原理SRM(Structural Risk Minimizati… www.chinaaet.com|基于10个网页 2. 维数 ...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 … ...
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;...
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 dimen...
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...
Sample compression, learnability, and the VapnikChervonenkis dimension - Floyd, Warmuth - 1995 () Citation Context ...“significant” examples in order to represent their hypotheses. This way sample bounds for PAC-learning of a concept class C can be obtained from the size of a smallest sample...