解读机器学习基础概念：VC维的来龙去脉 | 数盟

原作者:vincentyao  原文链接: http://dataunion.org/14581.html 目录: 说说历史 Hoeffding不等式 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

引言 上一小节,我们引入了VC维的概念,用它来描述假设集合的表达能力.这一小节中,我们将从VC维的物理意义出发,进一步学习如何根据VC维传达的信息来选择模型和假设集合. VC维的物理意义 如果我们将假设集合的数量|H|比作假设集合的自由度,那么VC维就是假设集合在做二元分类的有效的自由度,即这个假设空间能够产生多少Dichotomies的能力(VC维说的是,到什么时候,假设集合还能shatter,还能产生最多的Dichotomies). VC维.真实错误率.训练错误率 在上一节中,我们讨论要做到

原始来源已不可考,作者名为:火光摇曳.本文仅做学习之用,如有侵权,请联系我. 本文来源:http://www.thebigdata.cn/JiShuBoKe/14027.html 目录: 说说历史 Hoeffding不等式 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

本文转载自 火光摇曳 原文链接:VC维的来龙去脉 目录: 说说历史 Hoeffding不等式 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

目录: 说说历史 Hoeffding不等式 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,深度学习等可能都已经用到线上了,但

一句话明晰概念:不用编程制定机器做什么,机器有能力自己学习. 三种最基础的机器学习算法:决策树.线性回归.K-means聚类. 监督与无监督学习 周志华通过敲西瓜案例有以下讲解: 监督学习是在敲西瓜听声音判断好坏过程中有懂行的人告诉你这个瓜的好坏,给不同的声音贴上了好坏瓜的标签,慢慢学习声音特征之间的关系,最后通过特征能预测的模型. 监督模型又可分为分类模型与回归模型.分类模型预测标签为分类变量,回归模型预测标签为数值变量. 无监督学习是没有懂行的人告诉你瓜的好坏,只能对声音特征做分类(浑浊.清

监督学习:分类和回归属于监督学习.这类算法必须知道预测什么,即目标变量的分类信息. 常见算法:k-近邻算法.线性回归.朴素贝叶斯算法.支持向量机.决策树.Lasso最小回归系数估计.Ridge回归.局部加权线性回归 无监督学习:数据没有类别信息,不给定目标值. 常见算法:K-均值.最大期望算法.DBSCAN.Parzen窗设计 机器学习应用步骤: 收集数据--准备输入数据--分析输入数据--训练算法--测试算法--使用算法 另一种框架: 训练集--提取特征向量-- 结合一定的算法 --得到结果

学习理论--VC维的定义以及一些例子 本文主要介绍一些学习理论上的东西.首先,我们得明确,从训练集上学习出来的分类器的最终目标是用于预测未知的样本,那么我们在训练的时候该用多少的样本才能使产生的分类器的效果尽可能的好呢?这些就是VC-理论要解决的问题.在介绍这个理论之前,我们得先介绍一个比较抽象的概念--VC维.这个指标是用与衡量假设空间的复杂程度.为了能更好的理解VC维,本文还会举一些例子来加深理解. (一)由一个例子引出的动机 为了更好的说明为什么我们要定义这个VC维,我们先来看一个例子.假

VC维在有限的训练样本情况下,当样本数 n 固定时.此时学习机器的 VC 维越高学习机器的复杂性越高. 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). 所谓的结构风险最小化就是在保证分类精度(经验风险)的同一时候,减少学习机器的 VC 维,能够使学习机器在整个样本集上的期望风险得到控制. 经验风险和实际风险之间的关系,注意引入这个原因是什么? 由于训练误差再小也就是在这个训练集合上,实际的推广能力不行就会引起过拟合问题. 所以说要引入置信范围也就是经验误差和实际期望误