抄袭/参考资料 台湾大学 《机器学习基石》视频 "VC维的来龙去脉" 目录 1.Hoeffiding不等式 2.与学习的联系：单个假设 3.与学习的联系：多个假设 4.学习的可行性：两个核心条件 5.Growth Function 6.Break Point 和 Shatter 7.VC Bound ...
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2018-12-02 12:06:34
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No Free Lunch NFL定理表明没有一个学习算法可以在任何领域总是产生最准确的学习器。不管采用何种学习算法，至少存在一个目标函数，能够使得随机猜测算法是更好的算法。 霍夫丁不等式 霍夫丁不等式说明什么？ PAC是什么？ ...
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2017-07-04 01:02:27
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277
这一节的核心内容在于如何由hoeffding不等式 关联到机器学习的可行性。这个PAC很形象又准确，描述了“当前的可能性大概是正确的”，即某个概率的上届。hoeffding在机器学习上的关联就是：如果样本数量足够大，那么在训练集上获得的学习效果是可以平移到测试集上的。即如下，这里保证的仅仅是“训练集...
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2015-06-15 18:17:23
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这一节讲述的是机器学习的核心、根本性问题——学习的可行性。学过机器学习的我们都知道，要衡量一个机器学习算法是否具有学习能力，看的不是这个模型在已有的训练数据集上的表现如何，而是这个模型在训练数据外的数据（一般我们称为测试数据）上性能的好坏，我们把这个性能称为泛化能力（generalization a...
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2015-03-08 15:37:17
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课程简介：
本次课程主题为"泛化理论"，介绍了机械学习相关课程，重点介绍与之相关的公式推导及其应用。是这一整套课程中最具理论的课程，如果读者理解了该部分内容，那么对于后面课程的理解将会有很大的帮助。...
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其他好文 时间：
2014-09-10 17:49:21
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