机器学习数学原理 霍夫丁不等式

最新推荐文章于 2021-08-24 17:05:39 发布
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分类专栏： 李航统计学系方法系列
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/z_x_1996/article/details/73564926
版权
统计学习笔记第 1 部分：Hoeffding 的不等式推导与模拟
gongdiwudu的专栏
11-07 3295
霍夫丁不等式是数理统计和机器学习 (ML) 中的一个重要的集中不等式，广泛应用于统计学习理论等理论领域以及强化学习等应用领域。
机器学习理论基础—集成学习（1）
最新发布
xiaoxu的博客
04-27 1360
集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也称为多分类系统等。分类： 根据集成学习中的个体学习器的不同可以分为同质集成（集成的学习器相同例如全部是决策树），和异质集成（集成的学习器包括多种，例如决策树神经网络SVM等）。首先集成学习的结果通过投票法产生，即少数服从多数的原则 总结： 集成学习器应该满足的两个基本条件是好而不同的。 参数说明：解读：k个学习器成功预测样本x的概率两个基本结论：引入推导过程Hoeffing不等式（霍夫丁不等式） 根据个体学习器的生成方式的不同分为两大类需要解决的问题：①
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。...
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
霍夫丁不等式
双杯献酒的专栏
04-15 565
Hoeffding’s Inequality (Wassily Hoeffding于1963年) 1. 如果我们选定一个二分分类器预测函数f, 假设将f按概率应用于整个样本空间， 某些预测会错误， 这样可以得到一个预测错误的比例， 这就是泛化误差。 因为我们实际上不可能测试无限的数据集，所以泛化误差实际是无法得到的。 当我们把f应用于一个已标记的测试集T， 同样可以得到一个预测错误...
Hoeffding霍夫丁不等式及其在集成学习理论的应用
xhhszc的博客
04-17 1986
Hoeffding霍夫丁不等式 机器学习中，算法的泛化能力往往是通过研究泛化误差的概率上界所进行的，这个就称为泛化误差上界。直观的说，在有限的训练数据中得到的规律，则认为真实的总体数据中也是近似这个规律的。比如一个大罐子里装满了红球和白球，各一半，我随手抓了一把，然后根据这些红球白球的比例预测整个罐子也是这样的比例，这样做不一定很准确，但结果总是近似的，而且如果抓出的球越多，预测结果也就越可信。...
张潼新书《机器学习算法数学分析》，477页pdf .pdf
01-04
《机器学习算法数学分析》是张潼教授的一本著作，全书共477页，深入探讨了机器学习算法背后的数学原理。这本书旨在为读者提供一个全面理解监督学习、在线学习以及计算复杂性等核心概念的框架。以下是书中涉及的一些...
机器学习之PAC学习框架
bwqiang的博客
04-01 3000
  当大家通过示例设计并分析算法的时候，有没有可能对以下几个问题产生疑虑： 什么样的算法能够有效地学习数据特征？ 学习起来的困难是什么？ 用多少示例去训练算法才能叫成功的训练算法？ 存在普遍的模型去学习吗？   这篇文章就通过介绍PAC学习框架来解决这些问题。PAC学习框架（Probably Approximately Correct (PAC) learning framework）就是从能...
关于霍夫丁不等式的推导
06-13
这篇为霍夫丁不等式的英文论文。
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 7701
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------霍夫丁不等式
博客
08-24 798
霍夫丁------霍夫丁不等式
霍夫丁不等式 Hoeffding inequality
天天向上的专栏
06-28 1245
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_
hoeffding不等式_统计学习--详解Hoeffding不等式
weixin_39582724的博客
12-01 1600
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...
AI数学基础（2）--- 霍夫丁不等式
huiqiangkkx的博客
01-27 1045
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  ...
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 5641
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...
探索数据驱动组合优化：DRO数值实验分析
Python具有强大的数学计算能力和丰富的数据处理库（如NumPy、pandas、SciPy等），是数据科学和机器学习领域广泛使用的编程语言之一。通过Python，可以方便地实现数据的生成、处理、优化算法以及统计分析等功能。 ##...
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