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

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分类专栏： ML AI/AGI 成长书屋 文章标签： VC维 机器学习 基础理论
于 2018-03-28 17:38:51 首次发布
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VC维（Vapnik–Chervonenkis dimension）
xiaoxia
09-01 2270
1、简介         vc理论（Vapnik–Chervonenkis theory ）是由 Vladimir Vapnik 和 Alexey Chervonenkis发明的。该理论试图从统计学的角度解释学习的过程。而VC维是VC理论中一个很重要的部分。   2、定义           定义：对一个指示函数集,如果存在h个样本能够被函数集中的函数按所有可能的 种形式分开,则称函...
机器学习之Rademacher复杂度和VC维
bwqiang的博客
05-16 5174
tags: - VC维 - Rademacher复杂度 categories: 机器学习 mathjax: true   机器学习中常用的假设集是无限的。但是，在处理无限假设集时，上一章的样本复杂性界限是不能提供信息的。有人可能会问，当假设集HHH为无穷时，是否有可能有效地学习有限样本是可能的，至少在某些情况下，因为证明了无限概念类是PAC可学习的。所以在这一节目标将是推广这个结果并推导出无限假设集的一般学习保证。   这样做的一般思路是将无限情况简化为对有限组假设的分析，然后像前一章那样继续下去。有不.
深入理解Vapnik-Chervonenkis(VC)维度：机器学习泛化能力的理论基础
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4AM_明朝百晓生
07-04 847
在机器学习领域，模型的复杂度与性能之间存在着微妙的平衡，即欠拟合与过拟合的权衡。而过拟合则是模型过于复杂，过度拟合了训练数据中的噪声，虽然在训练数据上表现优异，但在测试数据上表现糟糕。模型的表示能力，即其学习或表示数据复杂模式的能力，是影响模型性能的关键因素。) 量化了一个模型类（例如，所有可能的线性分类器、所有特定深度的决策树）的“拟合能力”或复杂度。总之，在机器学习中，理解欠拟合与过拟合的权衡、模型的表示能力以及VC维等概念，对于选择和优化模型具有重要的指导意义。是衡量算法性能的核心指标。
VC dimension（Vapnik-Chervonenkis dimension）
deye1979的专栏
06-19 272
二维平面的线性分类器的VC维讨论：http://www.tuicool.com/articles/JjaMfe VC维介绍：http://blog.youkuaiyun.com/lucylove3943/article/details/47280991 定义：对一个指示函数集,如果存在h个样本能够被函数集中的函数按所有可能的 种形式分开,则称函数集能够把h个样本打散;函数集的VC维就...
Vapnik-Chervonenkis dimension
GG的专栏
09-22 4890
source from: https://www.autonlab.org/_media/tutorials/vcdim08.pdf定义VC维是用来反映函数集学习能力的大小。上面的讲义直接给出了VC维的定义。为了更形象地了解VC维的含义，还需要以下定义Shattering通俗点说，分散就是任意给定一个集合X=x1,x2,...,xrX={x_1,x_2,...,x_r}，设计的分类器能够正确地将其分
Vapnik-Chervonenkis Dimension 理解
07-24 3705
Vapnik-Chervonenkis定义：         1）对一个指标函数集，如果存在h 个样本能够被函数集中的函数按所有可能的2h种形式分开，则称函数集能够把h个样本打散。         2）函数集的VC维就是它能打散的最大样本数目h。         3）若对任意数目的样本都有函数能将它们打散，则函数集的VC维是无穷大，有界实函数的VC维可以通过用一定的阀值将它转化成指示函数来定
python语言特点
beichen0518的博客
02-26 696
Python 优势：优雅、明确、简单 流行领域： 云基础设施 Python/Java/Go DevOps Python/Shell/Ruby/ Go 网络爬虫 Python/PHP/C++ 数据分析挖掘 Python/R /Scale/Matlab 机器学习 Python/R /Java/Lisp python官方网站 python.org 检查版本 在命令行提示符...
KNN.rar_knn_knn vc维多少
09-14
当我们讨论KNN的VC维（Vapnik-Chervonenkis Dimension）时，我们是在探讨它在理论上能够完美分类的最复杂数据集的维度。VC维是一个重要的概念，它反映了模型的表达能力，即模型能够正确分类的数据集的最大复杂度。VC...
centrsampl:WSDM'14和DMKD的论文和代码，关于通过VC-Dimension进行采样来实现中间性中心度
05-26
2. **VC-Dimension**：VC维（Vapnik-Chervonenkis Dimension）是机器学习和统计学中的一种概念，用来描述一个分类器或模型的能力和复杂度。它度量了模型能够正确分类的最大数据集的大小。在采样过程中，VC维可以用于...
Transformer——Q72 分析FFN隐层维度 d_{ff} 与模型容量的关系（通过VC维理论）
墨顿随笔
05-11 972
该问题归类到Transformer架构问题集——前馈网络——全连接层。请参考LLM数学推导——Transformer架构问题集。在大语言模型（LLM）的构建与优化征程中，前馈神经网络（FFN）作为核心模块之一，其隐层维度 的设置堪称关键 “密码”。模型容量，作为衡量模型学习和表达复杂函数能力的重要指标，与 之间究竟存在怎样的内在关联？VC 维（Vapnik - Chervonenkis dimension）理论如同精准的 “解码器”，为我们深入剖析这一关系提供了强大的数学工具。深入探究 FFN 隐层维度
Vapnik-Chervonenkis
hitmonkey的专栏
02-28 2289
对于很多分类问题，例如最简单的，一个平面上的两类不同的点，如何将它用一条直线分开？在平面上我们可能无法实现，但是如果通过某种映射，将这些点映射到其它空间（比如说球面上等），我们有可能在另外一个空间中很容易找到这样一条所谓的“分隔线”，将这些点分开。SVM基本上就是这样的原理，但是SVM本身比较复杂，因为它不仅仅是应用于平面内点的分类问题。SVM的一般做法是：将所有待分类的点映射到“高维空间”，
VC Dimension (VC 维)
丁磊_ml的博客
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qq_43391414的博客
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定义 VC Dimension：全称是Vapnik-Chervonenkis dimension。其用来衡量一个模型的复杂度，定义为：在该模型对应的空间中随机撒x点，然后对其中的每个点随机分配一个2类标签，使用你的模型来分类，并且要分对，请问x至多是多少。这个x就是VC维。 例子 1.线性函数 如果选用二维空间中的直线作为判别函数，该分类模型的VC维是多少？ 答案：3 解释：如果是3个点，无论如何随机的打标签，都存在一条直线都可以将两类样本分开。 如果是4个点，就可能会出现一种标签序列，使得不存在一条直线将
python的语言特点是什么_Python语言的特点
weixin_39929723的博客
11-21 1736
Python语言的特点1、易于学习Python有相对较少的关键字，结构简单，和一个明确定义的语法，学习起来更加简单。2、易于阅读Python代码定义的更清晰。3、易于维护Python的成功在于它的源代码是相当容易维护的。4、一个广泛的标准库Python的最大的优势之一是丰富的库，跨平台的，在UNIX，Windows和Macintosh兼容很好。5、互动模式互动模式的支持，您可以从终端输入执行代码并...
Python语言的特点
坚持
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机器语言：01代码，CPU认识的语言； 例：2+3的运算 1101001000111011 汇编语言：在机器语言上增加人类可读的助记符 例：2+3的运算 add 2，3，result 高级语言：向自然语言靠近的语言 例：2+3的运算 result = 2+3 编译和解释： 编译：将高级语言源代码转换成目标代码（机器语言），程序便可执行。 高级语言==>编译器==>机器语...
Python语言用法总结
吾皇小七的博客
04-07 555
python语言注释判断语句循环字符串操作列表字典操作函数匿名函数文件操作面向对象类方法静态方法__new__方法单例模式异常捕获异常 注释 单行注释 ： # 多行注释 ：""" """ 判断语句 if加else if 条件: 满足条件时要做的事情1 满足条件时要做的事情2 满足条件时要做的事情3 ...(省略)... ...
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字典结构的使用字典简单理解就是key-value对，下面是字典建立和简单使用>>> d={1:'hello',2:'world',3:'come',4:'on'}>>> d{1: 'hello', 2: 'world', 3: 'come', 4: 'on'}>>> d[1]'hello'>>> d['a']Traceback...
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python语句与语法1.python简单语句的基本介绍>>> while true: #简单的while循环... reply = input('enter text:') #调用了input，将输入传参给reply... if reply == 'stop': break #如果输入的是stop就退出循环... print(reply.upper()) #如果输入的不...
优化分类超曲面算法：理论与复杂度分析
首先，作者在文章中针对算法的理论基础进行了研究，主要集中在计算其假设空间的VC维（Vapnik-Chervonenkis Dimension）。VC维是一个用于衡量一个函数类复杂度的重要概念，它反映了函数类能够划分样本的能力。通过给...
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