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...
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...
【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...
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.若对任意数目的样本都有函数能将它们打散,则函数集的VC维是无穷大. VC维反映了函数集的学习能力,VC维越大则学习机器越复杂(容量越大).学习能力越...
Mulier F. Vapnik-Chervonenkis (VC) learning theory and its applications. IEEE Transactions on Neural Networks, 1999,10(5): 985~987.Filip Mulier.Vapnik-Chervonenkis(VC) Learning Theory and Its Applications. IEEE Transactions on Neural Networks . 1999...
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.若对任意数目的样本都有函数能将它们打散,则函数集的VC维是无穷大. VC维反映了函数集的学习能力,VC维越大则学习机器越复杂(容量越大)...
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...
This paper provides lower and upper bounds for the VC dimension of such networks. Several types of activation functions are discussed, including threshold, polynomial, piecewise-polynomial and sigmoidal functions. The bounds depend on two independent parameters: the number w of weights in the network...
Lecture 18 : Introduction to Vapnik-Chervonenkis ( VC ) Theory Vapnik-Chervonenkis TheoryCastro, R
The Vapnik-Chervonenkis (VC) dimension is used to measure the complexity of a function class and plays an important role in a variety of fields, including artificial neural networks and machine learning. One major concern is the relationship between the VC dimension and inherent characteristics of ...