11.VC维度，模型选择，特征选择

最新推荐文章于 2023-07-18 19:12:18 发布
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分类专栏： 机器学习算法 文章标签： VC维 特征选择 模型选择
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博客围绕VC维、特征选择和模型选择展开。VC维是机器学习中衡量模型复杂度的重要概念，特征选择有助于筛选有效特征，而模型选择则关乎找到最适合数据的模型，三者在信息技术领域对构建高效模型至关重要。

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ML之VC维：VC维(Vapnik-Chervonenkis Dimension)理论的概述(衡量模型复杂度和预测能力的指标)的简介、案例理解之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
03-28 1万+
ML之VC维：VC维(Vapnik-Chervonenkis Dimension)理论的概述(衡量模型复杂度和预测能力的指标)的简介、案例理解之详细攻略 目录 VC维(Vapnik-Chervonenkis Dimension)理论的简介 VC维(Vapnik-Chervonenkis Dimension)理论的概述(衡量模型复杂度和预测能力的指标，但VC维理论目前已被边缘化) 案例理解如何计算VC维的大小 VC维(Vapnik-Chervonenkis Dimension
【机器学习基础】VC维与模型复杂度、样本复杂度
Jason Ding的专栏
12-18 9529
引言 上一小节，我们引入了VC维的概念，用它来描述假设集合的表达能力。这一小节中，我们将从VC维的物理意义出发，进一步学习如何根据VC维传达的信息来选择模型和假设集合。 VC维的物理意义 如果我们将假设集合的数量|H|比作假设集合的自由度，那么VC维就是假设集合在做二元分类的有效的自由度，即这个假设空间能够产生多少Dichotomies的能力（VC维说的是，到什么时候，假设集合还
VC 维度（七）
云淡风轻，金石为开。
12-25 3056
这一章节非常重要，也是有点难度的 上节课我们知道，我们得到的一个结论是： 我们的假设函数的成长函数，它的break point 是K，那么成长函数是小于边界函数B（N，k）的，边界函数是，边界函数的最大值是N的k-1次方 那么我们把我们的B（N，K）的值和N的k-1次方的值列出来，会发现其实： 也就是说成长函数会被N的k-1次方所限定。 上节课我们还讲到说我们的任意一个假设函
机器学习基石笔记（七）：VC维度
the_harder_to_love的博客
04-23 1418
Lecture 7: The VC Dimension VC维度 model complexity , sample complexity & loose VC bound.
VC模型库6套BT
07-23
VC模型库6套BT
深入学习理论：VC维（VC dimensions）
Machine Learning with Tutors
04-20 7920
这篇文章主要是从第二个式子来讨论问题，就是主要分析模型的泛化能力，推导模型的复杂程度和泛化能力之间的关系（也就是表征系统复杂度的vc维和泛化误差之间的关系）。vc维在这里面起到了一个惩罚项的作用，它所表征的是模型的复杂程度，当模型越复杂的时候，vc维越大，泛化能力就越差；（其实在这里我们可以换一种说法来描述“模型的种类”——模型的复杂度，从上面可以看出，模型越复杂的时候，1.第一个式子反映了平均意义下，我们所训练的模型预测的好坏，趋于0就代表模型预测的效果越好。自然而然的，首先想到的是尽量的让。
机器学习|VC维的理解
weixin_45581089的博客
01-09 3140
考虑二分类问题 现有数学定义： 待分类样本集 假设空间 那么利用假设对样本集进行标记，那么二分类就是对样本标记为1,-1 例如 ‘对分’和‘打散’ 相当于利用红线，完成将样本点标记为‘+’或‘-’，每种标记称为一种“对分” 对于二分类，最多有2^m种标记结果，于是取定义： 是样本集的数据数量 若能实现所有种对分，则称数据集可被假设空间“打散” 再回到例题： 图(a)，所以共有种可能的标记结果（分类结果），且均可以由假设空间实现； 图(b)，可有16种对分，但是用..
fiu-vc11.zip_K._PCA网络
07-14
这些算法的组合使用，特别是在K.PCA网络中，可能意味着PCA被用作特征选择或降维的工具，与其他机器学习模型（如SVM、神经网络或1-NN）结合，以提升模型性能和理解数据结构。 总结来说，"fiu-vc11.zip_K._PCA网络"是...
机器学习基石：理解VC维度与模型复杂度的关系
而破折点的存在表明了模型的上界，即存在一个样本大小，之后的增长受到限制，这与VC Bound（即样本大小与模型容量之间的界限）直接相关。 在实际应用中，理解VCDimension有助于选择合适的模型和优化算法。例如，当...
zhengtaifenbu.rar_vc 正态分布_vc 随机数
09-14
在计算机科学和统计学中，正态分布是一个非常重要的概率分布模型，广泛应用于各种领域，如自然科学、社会科学、工程学等。在编程中，我们经常需要生成符合特定概率分布的随机数，例如标准正态分布N~（0，1）。在给定...
VC维度 break point
最新发布
12-29
### VC 维度中的 Break Point 在机器学习理论中，VC维（Vapnik-Chervonenkis Dimension）用于衡量模型复杂性和泛化能力。Break point 是与之紧密关联的一个概念。 对于给定假设空间 \( H \)，如果存在某个整数 \( ...
语音转换/克隆论文解读 FreeVC:Towards High-Quality Text-Free One-Shot Voice Conversion(2022)
geek0105的博客
07-18 2410
FreeVC是一篇高质量的端到端的，自监督，one-shot的语音克隆算法
【机器学习基石】VC dimension（七）
taoxing
08-14 929
目录写在前面1. VC dimension 的定义2.3.4. 写在前面 1. VC dimension 的定义 ∙\bullet∙ 首先我们对上一次的内容进行一下回顾。 上一次我们证明了 B(N,k)B(N,k)B(N,k) 存在上限的上限为 Nk−1N^{k-1}Nk−1。根据下面具体的表格内容显示，我们发现当 N≥2，k≥3N≥2，k≥3N≥2，k≥3 时，完全可以写成（简化了等式）： mH(N)≤Nk−1m_{H}(N)≤N^{k-1}mH​(N)≤Nk−1 那么上一次提到的公式也可以进行转换
机器学习的VC维度（机器学习基石）
qq_34993631的博客
01-31 8195
一个小问题引出的大思考 我们首先玩一个简单的找规律游戏 2 , 4 ...... 请问第三个数是多少，6？    8？     5？又或者是其它。假如我是一个命题人你的回答可能都对又可能都错。因为满足这样的规律事实上是有无穷个而不能想当然。看来机器学习在这个小的数据集上面跑是无法学到东西，无法做出预测的。就算是这道题的包装也可能只是规律更加复杂了，这样的题严格的来说是没有答案或者有无
7 - VC维度（VC Dimension）-- 衡量模型与样本的复杂度
weixin_33829657的博客
03-31 781
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
斯坦福ML公开课笔记10——VC维、模型选择、特征选择
雨石
01-17 1万+
本篇是ML公开课的第10个视频，上接第9个视频，都是讲学习理论的内容。本篇的主要内容则是VC维、模型选择(Model Selection)。其中VC维是上篇笔记中模型集合无限大时的扩展分析；模型选择又分为交叉检验(Cross Validation)和特征选择(FeatureSelection)两大类内容。
VC维度
尽人事，听天命
04-04 3293
Vc维度是针对某个分类器而言。Vc维度与分类器的复杂度有关。在学习分析时候，把分类器看做是来自于某类分类器集合，从而进行误差分析。直观来讲，分类器的复杂度正比于它所在的集合的元素个数，而元素个数与参数的个数由关。例如某个分类器有d个参数，每个参数由32位表示，那么可以推得分类器集合包含了个不同的元素，也就是参数越多分类器复杂度越高。但这仅仅是最直观的理解，如何精确定义分类器的复杂度？这就涉及到了v
VC维（VC dimension）
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My Sunshine
08-05 1万+
参考文献：learning from data——Yaser S. Abu-Monstafa/ Malik Magdon-Ismail / Hsuan-Tien Lin
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