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机器学习基石笔记6——为什么机器可以学习(2)

时间:2017-12-17 15:50:08      阅读:202      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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            网友杜少的笔记

 

Lecture 6: Theory of Generalization

 

6.1 Restriction of Break Point

      $$ \mathbb{P}[| E_{in}(g) - E_{out}(g)| > \epsilon ]\leqslant 2M exp(-2\epsilon^2N) $$                                                                         公式 6-1

      $$ \mathbb{P} [| E_{in}(g) - E_{out}(g) | > \epsilon]\leqslant 2m_\mathcal{H} exp(-2\epsilon^2N)$$                                                     公式 6-2

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                                  图 6-1 指数函数 

             

     

6.2 Bounding Function: Basic Cases

 

6.3 Bounding Function:Inductive Cases

 

6.4 A Pictorial Proof

 

题外话

机器学习基石笔记6——为什么机器可以学习(2)

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原文地址:http://www.cnblogs.com/tmortred/p/8052121.html

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