成长函数

$P(|E_{in}-E_{out}|>\epsilon) \leq 2Me^{-2\epsilon^2N}$

当M小时,能够保证Ein和Eout差不多,但是找不到比较小的Ein
当M很大时,能找到比较小的Ein,但是不能保证Ein和Eout差不多

所以,希望可以找到一个比较适合的M
$m_H$表示和假设集H相关的假设数量
$P(|E_{in}-E_{out}|>\epsilon) \leq 2m_He^{-2\epsilon^2N}$

首先想,将M归成若干类,每一类中的假设相似,对他们来说bad的数据集有很大一部分重叠

对于PLA来说,
对于1各点,线的类型有2种;2各点,线的类型有$2^2$种,
3各点,线的类型有$2^3$种;4各点,有$14<2^4$
用有效的线$effective(N)$,即成长函数$m_H(N)$的种类代替$2^N$

转载于:https://www.cnblogs.com/porco/p/4605635.html

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