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...
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...
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...
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...
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;...
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: 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...
In contrast, for feedforward networks, VC dimension bounds can be expressed as a function of w only. An important difference between recurrent and feedforward nets is that a fixed recurrent net can receive inputs of arbitrary length. Therefore we are particularly interested in the case k ⪢ ...
\(\mathcal{F}\) 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...