霍夫丁不等式

最新推荐文章于 2021-06-28 11:08:01 发布
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博客围绕霍夫丁不等式展开，但具体内容缺失。霍夫丁不等式在信息技术领域有一定应用，可用于概率分析等方面。

霍夫丁------霍夫丁不等式
博客
08-24 871
霍夫丁------霍夫丁不等式
机器学习推导合集01-霍夫丁不等式的推导 Hoeffding Inequality
liubai01的博客
04-17 2万+
1.0 引言 笔者第一次接触霍夫丁不等式（Hoeffding Inequality）是在林轩田先生的机器学习基石课程（还是在b站上看的hh）上。可以说，当时没有系统学过概率论与数理统计（probability and statistics）的我，对于不等式的推导是感到相当头疼。后来，我本科课程优化与机器学习课程引用了伦斯勒理工学院（RPI）的slide。乍看之下，发现竟与林轩田先生的课十分相似。...
AI数学基础（2）--- 霍夫丁不等式
huiqiangkkx的博客
01-27 1254
AI数学基础（2）--- 霍夫丁不等式简介推导霍夫丁不等式的引理霍夫丁不等式 简介   在概率论中，霍夫丁（Hoeffding）不等式，给出了随机变量的和与其期望值偏差的概率上限 推导   霍夫丁不等式推导证明需要用到马尔可夫不等式以及霍夫丁不等式引理，其中马尔可夫不等式的推导在上一篇介绍过，可点击跳转，现在分别介绍霍夫丁不等式的引理和霍夫丁不等式的证明 霍夫丁不等式的引理   （一）引理简介  ...
精选资源
泛化误差上界的证明【内含霍夫丁不等式（Hoeffding’s Inequality）的证明】
01-07
霍夫丁不等式的证明一、Markov’s Inequality（马尔可夫不等式）二、Chebyshev’s Inequality（切比雪夫不等式）三、Chernoff’s bound（切诺夫界）四、Hoeffding’s lemma（霍夫丁引理）五、Hoeffding’s ...
泛化误差上界的证明【内含霍夫丁不等式（Hoeffding‘s Inequality）的证明】
qq_43872529的博客
02-18 7422
本篇博客旨在补充李航老师在《统计学习方法》第一章中关于Hoeffding’s Inequality的证明，明白了它 的由来才能对泛化误差上界有更深刻的认识。 先导内容 1、 泛化能力（generalization ability）： 学习方法学习到的模型对未知数据的预测能力。 2、 泛化误差（generalization error）： 用学习到的模型对未知数据进行预测的误差，定义如下：（假设学...
关于霍夫丁不等式的推导
06-13
### 关于霍夫丁不等式的推导 #### 概述 霍夫丁不等式（Hoeffding's Inequality）是概率论中的一个重要工具，它提供了随机变量之和偏离其期望值的概率的一个上界。该不等式由瓦西里·霍夫丁（Wassily Hoeffding）在...
机器学习数学原理（8）——霍夫丁不等式
热门推荐
Άγνωστο.Z
06-22 4万+
机器学习数学原理（8）——霍夫丁不等式这一篇博文主要是为后面的介绍学习理论（Learning Theory）的博文做铺垫。在学习理论中将会使用到霍夫丁不等式作为其引论之一。当然也可以选择直接接受引论从而跳过这一篇的推导，读者可以根据自己的需求来选择。需要说明的是，该篇博文直接选择翻译英文的文章，如果读者更喜欢原版（显然原版会更加准确，毕竟笔者的英语水平还是有点烂的），这里笔者也给出了资源的链接：ht
Hoeffding不等式
故沉的博客
10-22 2万+
在看统计学习方法证明泛化误差上界中提到使用Hoeffding不等式(霍夫丁不等式) 原书给了两个公式： ​​​​​​​ 另外参考博文里贴过来两个公式 很陌生，占个坑理解一下。 关于该不等式的原地址：Hoeffding's inequality Hoeffding不等式指的是某个事件的真实概率与在伯努利试验中观察到的频率之间的差异 考虑到伯努利实验，该实验是在同样的...
Hoeffding 不等式
csdn_chuxuezhe的博客
03-08 7816
1. 独立同分布：指在随机过程中，任何时刻的取值都为随机变量，如果这些变量的取值服从同一分布，并且互相独立，那么这些变量就是独立同分布的。同一分布可以是均匀分布，或者伯努利分布等。2. 独立同分布的中心极限定律：X1，X2，X3.....Xn是独立同分布的n个随机变量，当n很大时，它们的和X=X1+X2+...+Xn可以近似看做服从正态分布的。3. 0-1分布：又名两点分布，也叫伯努利分布。但伯努...
霍夫丁不等式（Hoeffding's inequality）
皮卡丘的博客
02-03 1万+
1.简述   在概率论中，霍夫丁不等式给出了随机变量的和与其期望值偏差的概率上限，该不等式被Wassily Hoeffding于1963年提出并证明。霍夫丁不等式是Azuma-Hoeffding不等式的特例，它比Sergei Bernstein于1923年证明的Bernstein不等式更具一般性。这几个不等式都是McDiarmid不等式的特例。 2.霍夫丁不等式 2.1.伯努利随机变
霍夫丁不等式 Hoeffding inequality
天天向上的专栏
06-28 1391
霍夫丁不等式是描述：一组相互独立并且有界的变量偏离其均值的和大于一定值的概率具有一个上界。 该不等式最初是研究二项分布的性质。 假设有一组相互独立的随机变量 X1,X2,…,XnX_1, X_2, \dots, X_nX1​,X2​,…,Xn​，每个随机变量的波动区间为 [ai,bi][a_i, b_i][ai​,bi​]，i=1,2,…,ni=1, 2,\dots,ni=1,2,…,n。令 X‾=1n(X1+X2+⋯+Xn)\overline{X}=\frac{1}{n}(X_1+X_2+\dots+X_
林轩田机器学习基石笔记（第15节）——霍夫丁不等式解决机器学习不可行的难题
神兽乌鸦
09-05 611
在第14节中我们知道，要实现机器学习是很难的，如下图： 我们可以保证我们的算法在训练集 DDD 中表现得很好，能够预测出所有的情形。但是我们却没有办法保证在测试集或者未知数据 TTT 中依然保持正确。 那要如何解决一难题呢？答案就再概率论里面！ 看下面这张图，我们现在有一个罐子，里面装有橘色弹珠和绿色弹珠，其中橘色弹珠的真实比例是 μ ，则绿色弹珠的真实比例是1- μ。 现在我们要通过抽...
hoeffding不等式_统计学习--详解Hoeffding不等式
weixin_39582724的博客
12-01 1711
引言概率、统计和机器学习中的一个基本问题是:给定一个期望为 的随机变量 , 接近其期望的可能性有多大?更准确地说，它有多接近?为了解决这个问题，我们可以使用一些工具来计算边界： Hoeffding不等式是一种强大的技巧——也许是学习理论中最重要的不等式——用于限定有界随机变量和过大或过小的概率。几个需要使用到的命题马尔可夫不等式 Markov’s inequality假设 是一个非负的随...
深度学习/机器学习入门基础数学知识整理（六）：Hoeffding不等式，
Bin 的专栏
08-26 5899
开写之前先推荐一个林轩田先生的书，《Learning From Data》，我从网上得到电子版资源放在这里获取，仅用于学习交流之用，不可用与商用，谢谢。网上还有配套的Slides，我虽然还未看过这本书，但是浏览了一下非常不错，mark一下，希望后面有时间可以静下心来学习一下。 直观理解 本章记录一下霍夫丁不等式 Hoeffding Inequality，以及占个位，以后其他类似的不等式...
霍夫丁不等式及其他相关不等式证明
h_hzhou的博客
07-31 8435
霍夫丁不等式及其他相关不等式证明 周志华老师的书和台大的基石课程都用到了,霍夫丁不等式,常见形式如下:随机变量xi,xi∈{0,1},x⎯⎯=1n(x1+x2+···+xn)随机变量x_i,x_i\in \{0,1\}, \overline x=\frac1n(x_1+x_2+···+x_n) 则有P((x⎯⎯−E[x⎯⎯])≥t)≤e−2nt2则有P((\overline x-E[\ov
霍夫丁不等式与真实的机器学习
weixin_34174132的博客
12-10 241
1.霍夫丁不等式 在一个罐子里，放着很多小球，他们分两种颜色{橘色，绿色}。从罐中随机抓N个小球。设：罐中橘色球的比例为μ(未知)，抓出来的样本中橘色球的比例为ν（已知）。根据概率论中的霍夫丁不等式(Hoeffding’s Inequality)若N足够大，ν就很可能接近μ。 同理的，在机器学习中：N足够大的时候可以用数据集D上的 [h(x)≠f(x)] 来推测{χ}上的 [h(x)≠f(x)]...
机器学习——霍夫丁（Hoeffding）不等式证明
https://www.cnblogs.com/qizhou/
05-08 977
马尔可夫不等式 结论： 　　对于任意非负随机变量$X$，$\forall \epsilon>0$，有： $\displaystyle P(X\ge\epsilon)\le\frac{E(X)}{\epsilon}$ 　　切比雪夫不等式是它的特例。 证明： $ \begin{align*} E(X) &= \int_{0}^{\infty}xf(x)dx\\ &\ge...
如何利用霍夫丁不等式在统计学习中估计泛化误差的上界？请结合模型预测误差的期望风险进行阐述。
最新发布
11-08
霍夫丁不等式是解决这一问题的重要工具，尤其是在独立同分布（i.i.d.）数据的情况下。首先，我们需要理解泛化误差与期望风险的概念。泛化误差反映了模型对未见数据的预测能力与实际误差之间的差距，而期望风险则是...
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