7 计算学习理论

最新推荐文章于 2023-11-01 11:28:51 发布
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本文探讨了机器学习中的几个核心概念，包括样本复杂度、计算复杂度及错误率上限等，并介绍了真实错误率的概念及其估计方法。同时，文章还讨论了PAC可学习性的定义以及一致学习器的特点。

综述机器学习的难度：样本复杂度（多少）、计算复杂度、出错的上界。

真实错误率，即去真存伪可能性之和。是不可直接观察的，简接的使用样本错误率来估计。

PAC可学习：在多项式时间情况下，错误率、可分类的概率、实例个数是可控的。

一致学习器：与训练数据完美拟合。

太理论了。。。。。。。。

周志华《Machine Learning》学习笔记（14）--计算学习理论
VAY-长跑
06-16 6169
上篇主要介绍了常用的特征选择方法及稀疏学习。分别介绍了子集搜索与评价、过滤式、包裹式以及嵌入式四种类型的特征选择方法：子集搜索与评价是一种优中生优的贪婪算法；过滤式计算相关统计量来评判特征的重要程度；包裹式将学习器作为特征选择的评价准则；嵌入式则是通过L1正则项将特征选择融入到学习器参数优化的过程中，最后介绍了稀疏表示与压缩感知的思想。本篇将讨论一种为机器学习提供理论保证的学习方法--计算学习理论。
计算学习理论、统计学习基础理论
weixin_30337251的博客
12-21 429
computational learning theory：计算学习理论； 支持向量机是建立在统计学习理论 VC 维理论和结构风险最小化原理基础上的机器学习方法。 统计学习的基础就是统计推理（statistical inference），统计推理简单来说，就是估计参数（模型的参数） 比如对于 MLE：argmax∏ifi(xi|θ)（θ 即为其参数...
计算学习理论
weixin_43989326的博客
07-25 283
1.计算学习理论使机器学习的理论基础。 2.概率近似正确 3.有限假设空间 可分情形意味着目标概念c属于假设空间H。 对于困难的学习问题，目标概念c不存在与假设空间H中。 4.VC维 现实学习任务通常面临无限假设空间，需要度量假设空间的复杂度，考虑假设空间的VC维是最常见的办法。 5.Rademacher复杂度 Rademacher复杂度是另一种刻画假设空间复杂...
精选资源
计算理论基础第二版（包含答案）.zip
06-24
《计算理论基础》是计算机科学领域的一本重要教材，它...总之，《计算理论基础》第二版涵盖了计算科学的多个重要分支，结合答案资源，不仅适合大学计算机科学专业的学生学习，也是对计算理论感兴趣的自学者的理想教材。
计算机理论导引第三版答案
04-15
这份解答手册旨在帮助学习者深入理解计算机理论的基础概念，包括计算模型、可计算性、复杂度理论等关键主题。 计算机理论是计算机科学的基石，它研究的是什么可以被计算，如何计算以及计算的效率问题。其中，计算...
北航计算理论.7z
12-26
在北航计算理论的学习中，学生将接触到各种计算模型，比如图灵机、λ演算、递归函数等，这些都是理解计算机程序如何工作的基础。通过对这些模型的分析，可以深入理解算法效率和问题求解的可能性。 计算复杂性理论是...
第12章-计算学习理论（上）.pdf
最新发布
03-20
第12章-计算学习理论（上）
周志华《Machine Learning》学习笔记(14)--计算学习理论.md
09-23
周志华《Machine Learning》学习笔记(14)--计算学习理论.md
计算学习理论介绍
自有归离
11-18 2839
现今，机器学习和神经网络已经广为人知。每年有无数篇论文发表，光顶会NIPS每年就有四百篇左右的论文发表。各种应用包括机器翻译、机器阅读等领域都在快速发展。但是，我觉得，我们做研究的人不能被这些表象所迷惑，真正来说，机器学习（后面机器学习就泛指机器学习、神经网络以及深度学习等等）实际上仍然处于初期中期阶段，简单地从时间上来看，距今连一百年都没有。 对于任何学科，理论都是基石，然而机器学习却表现得很
机器学习基础（五）：计算学习理论（PAC学习、有限假设空间、VC维、Rademacher复杂度、稳定性）
zero_ling
09-27 3568
5、计算学习理论 计算学习理论computational learning theory：研究关于机器学习的基础理论 几个常用不等式： 5.1 PAC学习 概率近似正确（PAC）Probably Approximately Correct：最基本的计算学习理论 ——以较大的概率学得误差满足预设上限的模型，PAC 学习给出了一个抽象地刻画机器学习能力的框架 若目标概念c∈H，则H中存在假设能将所有示例按与真实标记一致的方式完全分开，称该问题对学习算法是可分的separable/一致的consisten
04 | 计算学习理论
qq_37756660的博客
10-24 412
就是异或问题的两种情况，也就是红色图示中的特例。下图就是来自于加州理工大学教授亚瑟·阿布 - 穆斯塔法（Yaser S. Abu-Mostafa）的课程 Learning from Data 中的一个例子：假设输入 x 是个包含三个特征的三维向量，输出 y 则是二元的分类结果，训练集中包含着五个训练数据，学习的任务是预测剩下的三个测试数据对应的分类结果。在这里，作为总体参数的 μ 是个未知量，其估计方法就是从袋子里抽出若干个球作为样本，样本中的红球比例 ν 是可以计算的，也是对未知参数 μ 最直接的估计。
机器学习（12） -- 计算学习理论
weixin_43575791的博客
04-12 566
12.1 基础知识 12.1 基础知识 计算学习理论研究的是关于通过“计算”来进行“学习”的理论，即关于机器学习的理论基础，目的是分析学习任务的困难本质，为学习算法提供理论保证，并根据分析结果指导算法设计 样例集 ，, ，所有样本 i.i.d. ， h为X到Y的映射（下面公式中的D是所有样本服从的一个未知分布D） 泛化误差： ，简记为，≤ε，ε表示预先设定的学得模型所应满足的误差要求，...
【机器学习】四、计算学习理论
TwcatL
11-01 925
由于D是D的独立同分布采样，因此h hh的经验误差的期望等于其泛化误差。令ϵ为E ( h ) 的上限，即E ( h ) ≤ ϵ E(h)；我们是希望以比较大的把握学得比较好的模型，也就是说，以较大的概率学得误差满足预设上限的模型，这就是"概率近似正确"的含义。计算学习理论（computational learning theory）：关于通过“计算”来进行“学习”的理论，即关于机器学习的理论基础，其目的是分析学习任务的困难本质，为学习算法体统理论保证，并根据结果指导算法设计。否则，称为”不可分的“
（14）计算学习理论
Joycezzz的博客
03-13 1148
上篇主要介绍了常用的特征选择方法及稀疏学习。首先从相关/无关特征出发引出了特征选择的基本概念，接着分别介绍了子集搜索与评价、过滤式、包裹式以及嵌入式四种类型的特征选择方法。子集搜索与评价使用的是一种优中生优的贪婪算法，即每次从候选特征子集中选出最优子集；过滤式方法计算一个相关统计量来评判特征的重要程度；包裹式方法将学习器作为特征选择的评价准则；嵌入式方法则是通过L1正则项将特征选择融入到学习器参数...
机器学习(十一)---计算学习理论（1）
QuinnHanz的博客
05-29 532
sorry，正在努力整理上传。。。
计算学习理论笔记
燃烧吧！我的小宇宙！
05-08 2199
错误边界模型mistake bound model最大似然模型Maximum Likelihood modelPACVC维
中文版计算理论导引课后习题答案解析
计算理论是一门研究计算的学科，它涵盖算法、复杂度、形式语言和自动机理论等核心领域。通常，计算理论是计算机科学与信息技术专业的基础课程之一，它不仅对于理解计算机系统的工作原理至关重要，还对于推动计算机...
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