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 V ...
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2016-10-14 17:42:20
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VC维含义的个人理解 有关于VC维可以在很多机器学习的理论中见到，它是一个重要的概念。在读《神经网络原理》的时候对一个实例不是很明白，通过这段时间观看斯坦福的机器学习公开课及相关补充材料，又参考了一些网络上的资料（主要是这篇，不过个人感觉仍然没有抓住重点），重新思考了一下，终于理解了这个定义所要传达 ...
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2016-08-11 06:22:36
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（一）SVM的八股简介
支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。
支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accura...
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2016-06-12 03:17:33
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在做svm的时候我们碰到了结构风险最小化的问题，结构风险等于经验风险+vc置信范围，当中的vc置信范围又跟样本的数量和模型的vc维有关，所以我们看一下什么是vc维 首先看一下vc维的定义：对一个指标函数集，假设存在H个样本可以被函数集中的函数按全部可能的2的H次方种形式分开，则称函数集可以把H个样本 ...
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2016-04-09 18:58:26
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（一）SVM的八股简介 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结 ...
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2016-04-03 11:47:08
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VC理论证明通过一系列的求上限，获得了针对所有目标函数、及所有训练数据集的一个上限公式，对机器学习有着重要意义！但是正也是因为如次多的上限，所以该值对指导实践只是一种最坏的参考，还有太多的假设集求不出VC维来。可以看到证明过程极具技巧性，巧妙的将无穷转化为有限，再找到了界。 在VC维理论证明中涉及成 ...
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2016-04-02 00:51:24
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斯坦福大学吴恩达老师的课程视频已在网易公开课中上线多年，针对该课程的Note，网上已经有较为完整的译作，其中学习理论相对较为抽象，故以翻译为主，加之自己的理解，希望能为您的学习带来帮助，由于公式太多，使用博客园编辑实在太辛苦，故利用百度云盘分享。于近期分享VC维整体理论及证明，敬请期待。 链接: h ...
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2016-03-26 17:00:39
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我是搬运工：http://my.oschina.net/wangguolongnk/blog/111353 支持向量机的原理很简单，就是VC维理论和最小化结构风险。在阅读相关论文的时候，发现很多文 章都语焉不详，就连《A Tutorial on Support Vector Machines for
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2016-03-07 22:05:34
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（一）SVM的背景简介支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构...
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2015-12-30 11:24:06
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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 HypothesesGrowth FunctionBr...
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2015-12-14 21:07:36
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