VC dimension theory 所属学科 计算机科学技术对于二分类问题,假设空间包含从特征空间到标记空间的函数。在数据集上的限制(restriction)为 定义假设空间的增长函数(growth function)为 增长函数表示假设空间对个样本所能赋予标记的最大可能数。中的函数对数据集的每种可能的标记结果称为对的一种对分(dichotomy)。如果假...
这个也是VC dimension和statistical learning theory之间最直接的联系和最终的结论,最后一个Section会提供一个简单的推导和理解过程,如果不想具体细看的话到这里其实就算本文的收尾了。 Dudley's Inequality, Covering Number, and VC Dimension 首先我们介绍一下Dudley's inequality,这个不等式的推论可以帮助我们直接得到上...
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...
[描述来源:维基百科 URL:https://en.wikipedia.org/wiki/Vapnik%E2%80%93Chervonenkis_theory] [描述来源:维基百科 URL:https://en.wikipedia.org/wiki/VC_dimension] 发展历史 描述 1971年,Vapnik和Chervonenkis在发表的论文中提出VC维的概念,但是针对二分类模型而言的,1984年Pollard提出了对非二元函数中的实数函数...
机器学习基石笔记(上文的截图均出自于该课程的讲义) vc-dimension in svms 机器学习简史 Vapnik–Chervonenkis theory Deep Learning Tutorial 深度学习的研究领域是否有被过度夸大 VC Theory: Vapnik–Chervonenkis Dimension 本文链接:VC维的来龙去脉 文章出处:火光摇曳...
参考文献 VC dimension Tutorial Slides by Andrew Moore 机器学习基石 笔记 (上文的截图均出自于该课程的讲义) vc-dimension in svms 机器学习简史 Vapnik–Chervonenkis theory Deep Learning Tutorial 深度学习的研究领域是否有被过度夸大 VC Theory: Vapnik–Chervonenkis Dimension ...
机器学习基石笔记(上文的截图均出自于该课程的讲义) vc-dimension in svms 机器学习简史 Vapnik–Chervonenkis theory Deep Learning Tutorial 深度学习的研究领域是否有被过度夸大 VC Theory: Vapnik–Chervonenkis Dimension 本文链接:VC维的来龙去脉 文章出处:火光摇曳...
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...
定义2. (VC dimension)的 VC Dimension, 记作, 定义为, 即中能被打散的有限子集的最大基数. 为什么定义打散并通过打散来定义的 VC dimension 呢? 可以借助线性函数与多项式函数对一系列点的拟合来理解 (也就是一个回归问题). 设在坐标系上有个...
1. VC Dimension VC Dimension是能够shatter的最大的N,也就是最小的break point - 1 那么,之前讨论过break point的几种hypethesis对应的VC Dimension就对应为: 2. VC Dimension 应用到perception learning 好了,有了VC Dimension,那么我们就可以从VC Dimension的角度来来看看我们之前的PLA,可以分为两条主线: ...