机器学习：计算学习理论

机器学习理论精要
最新推荐文章于 2024-12-01 20:44:11 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/jackherrick/p/7198998.html
本文深入探讨了机器学习的核心理论，包括PAC学习模型、Hoeffding不等式及VC理论等内容，阐述了这些理论如何支撑机器学习的有效性和可行性。同时，文章也涉及了相关性和因果性的区别，帮助读者理解机器学习中的关键概念。

计算学习理论介绍

关键词：

鲁棒性

关键词：

【机器学习基础】理解为什么机器可以学习1——PAC学习模型--简书

关键词：存在必要性；从机器学习角度出发

PAC学习理论：机器学习那些事

关键词：不错的大道理

如果相关不意味着因果，那么意味着什么--百度知道

关键词：A B不确定谁影响谁，难分因果

如果相关性不意味因果，那意味什么？--搜狐

关键词：相关性不意味因果；因果需要解释，相关不需要

相关关系和因果关系的区别是什么？-知乎

关键词：因果存在时间先后，相关不存在；因果关系也是相关关系的一种，其相关度为100％

我对VC维的理解

关键词：

VC维的来龙去脉

关键词：

【机器学习基础】理解为什么机器可以学习2——Hoeffding不等式

关键词：学习器输出的假设在训练数据上有最小的错误率

【机器学习基础】理解为什么机器可以学习3——VC理论

关键词：

VC维（VC dimension）

关键词：

大数定律具体是个什么概念？

关键词：期望；强/弱大数定律<无穷接近，是否有偶然波动>；严格的数学证明；一切数学理论在真实的世界里的应用都只能是近似的

大数定理的作用？--百度知道

关键词：概率论中讨论随机变量序列的算术平均值向常数收敛的定律；当试验次数足够多时，事件发生的频率无穷接近于该事件发生的概率

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san.hang
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