证明H的Natarajan维数下界

证明Natarajan维数下界与假设类关系

25、设 H 是 R^d 中非齐次半空间的二元假设类。本练习的目标是证明 Ndim(H_{OvA,k}) ≥ (d - 1) · (k - 1)。1. 设 H_{discrete} 是所有函数 f : [k - 1] × [d - 1] → {0, 1} 的类,对于该类存在某个 i_0,使得对于每个 j ∈ [d - 1],当 i < i_0 时,f(i, j) = 1;当 i > i_0 时,f(i, j) = 0。证明 Ndim(H_{OvA,k discrete}) = (d - 1) · (k - 1)。2. 证明 H_{discrete} 可以由 H 实现。即证明存在一个映射 ψ : [k - 1]× [d - 1] → R^d,使得 H_{discrete} ⊂ {h ◦ ψ : h ∈ H}。提示:可以取 ψ(i, j) 为第 j 个坐标为 1,最后一个坐标为 i,其余坐标为 0 的向量。3. 得出 Ndim(H_{OvA,k}) ≥ (d - 1) · (k - 1) 的结论。

下面是给定的【文本内容】::需根据相关定义和理论进行证明:

1. 要证明 $ \mathrm{Ndim}(H_{\mathrm{OvA},k}^{\mathrm{discrete}}) = (d - 1) \cdot (k - 1) $,需根据 Natarajan 维数的定义,找到能被 $ H_{\mathrm{OvA},k}^{\mathrm{discrete}} $ 打散的最大集合大小为 $ (d - 1) \cdot (k - 1) $。

2. 按照提示取 $ \psi(i, j) $ 为第 $ j $ 个坐标为 1,最后一个坐标为 $ i $,其余坐标为 0 的向量,证明对于任意 $ f \in H_{\mathrm{discrete}} $,都存在 $ h \in H $ 使得 $ f = h \circ \psi $。

3. 因为 $ H_{\mathrm{discrete}} $ 能由 $ H $ 实现且 $ \mathrm{Ndim}(H_{\mathrm{OvA},k}^{\mathrm{discrete}}) = (d - 1) \cdot 
深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高据进行模式识别与函逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值