机器学习基石 - The VC Dimension 机器学习基石上 (Machine Learning Foundations)—Mathematical Foundations Hsuan-Tien Lin, 林轩田,副教授 (Associate Professor),资讯工程学系 (Computer Science and Information Engineering) The VC Dimension Recap Definit... ...
所以通俗的理解： VC dimension就是某类模型对数据数量的包容性。VC dimension越高，就说明包容性越强。...
Rademacher complexity 和 VC dimension 函数 def get_rademacher_bound(eerror, erc, n, delta): """ :param eerror: empirical error :param erc: empirical rademacher complexity :param n: number of training samples :param delta: delta :return: """ return eerror + erc + 3 * np.sqrt(np.log...
VC Dimension of Multilayer Neural Networks,该文章给出了多层神经网络的VC bound的相关证明。 Lecun: What is the relationship between Deep Learning and Support Vector Machines / Statistical Learning Theory?Vapnik really believes in his bounds. He worried that neural nets didn’t have similarly good way...
林轩田《机器学习基石》课程笔记7-VC Dimension 一、概念 VC Dimension就是某假设集H能够shatter的最多的input的个数,即最大完全正确的分类能力。(也就是K-1,K为最小的break point) 由此可知一个VC-Dimension有限的假设函数集H,就是好的H。 二、VC Dimension of Perceptrons 证明两个不等式: 1、dvc<=d......
Machine Learning --- Structure risk & VC dimension 一、结构风险 结构风险=经验风险+置信风险 经验风险=分类器的训练误差 置信风险=分类器的测试误差 其中置信风险由样本数量N与分类函数的VC维h决定。样本数量越多模型越接近真实分布,置信风险越小;VC维越大,模型越复杂推广性差,置信风险越大。结构风险公式如下:...
7.2 VC dimension for perceptrons 感知器的VC维矩阵相关开始之前,我们先复习两个矩阵相关的概念。逆矩阵设A为数域上的一个n阶方针,若在相同数域上存在另一个n阶方阵B,使得AB=BA=E。设A为数域上的一个n阶方针,若在相同数域上存在另一个n阶方阵B,使得AB=BA=E。 则称,B为A的逆矩阵,A为可逆矩阵。则称,...
Connection to Learning 学习可行的两个核心条件 Effective Number of Hypotheses Growth Function Break Point与Shatter VC Bound VC dimension 深度学习与VC维 小结 参考文献 VC维在机器学习领域是一个很基础的概念,它给诸多机器学习方法的可学习性提供了坚实的理论基础,但有时候,特别是对我们工程师而言,SVM,LR,深度...
Connection to Learning 学习可行的两个核心条件 Effective Number of Hypotheses Growth Function Break Point与Shatter VC Bound VC dimension 深度学习与VC维 小结 参考文献 VC维在机器学习领域是一个很基础的概念,它给诸多机器学习方法的可学习性提供了坚实的理论基础,但有时候,特别是对我们工程师而言,SVM,LR,深度...
本文主要向大家介绍了VC编程之Foundataions of Machine Learning: Rademacher complexity and VC-Dimension,通过具体的内容向大家展示,希望对大家学习VC编程有所帮助。 (一) 增长函数(Growth function) 在引入增长函数之前,我们先介绍一个例子,这个例子会有助于理解增长函数这个东西。