机器学习:计算学习理论

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

转载于:https://www.cnblogs.com/jackherrick/p/7198998.html

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