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维试图从统计学的角度解释学习的过程，并为机器学习提供了坚实的理论基础。通俗解释 VC维可以被看作是模型的复杂程度或者说是模型假设空间的大小。模型假设空间越大，VC维越高，学习能力越强。在机器学习中，我们常常需要在偏差和
VC维被认为是数学和计算机科学中非常重要的定量化概念,它可用来刻画分类系统的性能。模式识别中VC维的直观定义是: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2h(是2h吗?)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...
学习机器学习不可避免的会接触到VC维,它在机器学习领域是一个很基础但很重要的概念,它给机器学习提供了坚实的理论基础。但直到在我写这篇博客之前,我对VC的理解还只停留在它能刻画假设空间的复杂度这样浅显的层次。本文就来理一理VC维(Vapnik–Chervonenkis dimension)的来龙去脉,搞清楚其本质。 本文首发于我的博...
也就是说,可以用N个点定义的任何学习问题都能够用一个从H中抽取的假设无误差地学习。可以被H散列的点的最大数量称为H的VC维,记为VC(H),它度量假设类H的学习能力。 通常我更喜欢用自由度来近似表达假设类的学习能力。 通常,在实际生活中,世界是平滑变化的,在大多数时间内具有相同的标记,我们并不需要担心所有...
VC维是描述分类算法复杂度和样本复杂度之间关系的理论工具。它衡量了一个分类器可以拟合的样本数量的上限。降维与VC维有一定的联系和意义。 降维可以将原始数据从高维空间映射到低维空间,从而减少了分类算法的复杂度和样本复杂度。通过降维,我们可以降低VC维的值,减少模型的复杂度和样本需求,提高了模型的泛化能力和效...
当break point出现，增长函数转变为多项式形式，使得学习成为可能。此时，我们引入了VC维，一个衡量假设空间复杂度的基石。VC维的定义并不是简单地等于假设的自由变量数，而是数据集能被其最大打散的规模，它独立于数据的分布和目标函数，而是模型和假设空间的内在属性。它的存在，为我们理解学习的复杂性与...
VC维数的定义是:如果there存在一组能被分类器粉碎的n个点，而there不是可被分类器粉碎的集合，则分类...
vc维的解释 2016-04-09 17:37 −在做svm的时候我们碰到了结构风险最小化的问题,结构风险等于经验风险+vc置信范围,当中的vc置信范围又跟样本的数量和模型的vc维有关,所以我们看一下什么是vc维 首先看一下vc维的定义:对一个指标函数集,假设存在H个样本可以被函数集中的函数按全部可能的2的H次方种形式分开,则...
百度试题 结果1 题目VC维是用来解决什么假设空间里的问题的? A. 不可知空间 B. 有限假设空间 C. 无限假设空间 D. 样本空间 相关知识点: 试题来源: 解析 CVC维是用来解决无限假设空间里的问题的。反馈 收藏