前言: 经历过文本的特征提取，使用LibSvm工具包进行了测试，Svm算法的效果还是很好的。于是开始逐一的去了解SVM的原理。 SVM 是在建立在结构风险最小化和VC维理论的基础上。所以这篇只介绍关于SVM的理论基础。 目录： 文本分类学习（一）开篇 文本分类学习（二）文本表示 文本分类学习（三）特 ...
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2018-05-09 19:37:14
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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 ...
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2017-08-16 23:13:58
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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）的同时，降低学习机器的 VC 维，可以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...
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2015-08-06 11:12:06
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?由vc bound可以知道：$P(\exists h\in H~s.t~|E_{in}(h)-E_{out}(h)|>\epsilon)\\ \leq 4M_H(2N)exp(-\frac{1}{8}\epsilon^2N)\\ \leq 4(2N)^{k-1}exp(-\frac{1}{8}\e...
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2015-06-28 16:45:46
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