统计学习理论

深入探讨统计学习理论与推广能力控制
最新推荐文章于 2024-09-07 20:54:46 发布
转载 最新推荐文章于 2024-09-07 20:54:46 发布 · 91 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：http://www.cnblogs.com/kuiyuan/archive/2011/08/25/2153197.html

本文详细解析了Vladimir Vapnik在统计学习理论方面的贡献，特别是关于经验误差最小化的一致性和收敛速度，以及如何通过算法构造来有效控制推广能力。文章深入浅出地阐述了如何实现理论与实践的结合，为读者提供了宝贵的见解。

Vladimir Vapnik几十年创下的统计学习理论，关于经验误差最小化的一致性，收敛速度，如何控制收敛速度（推广能力），怎样构造能够控制推广能力的算法，占个位，边看边总结


转载于:https://www.cnblogs.com/kuiyuan/archive/2011/08/25/2153197.html

统计学习理论的本质 笔记 2 学习过程的一致性
MBlog
08-17 802
2 学习过程的一致性 2.1 传统一致性定义和非平凡一致性概念 定义 对于风险泛函 R(α)R(\alpha)R(α) 和 经验风险 Remp(α)R_{emp}(\alpha)Remp​(α) 若 R(αl)→l→∞pinf⁡α∈ΛR(α) and Remp(αl)→l→∞pinf⁡α∈ΛR(α)R(\alpha_l) \xrightarrow[l \rightarrow \infty]{p} \inf\limits_{\alpha \in \Lambda} R(\alpha) \s
统计学习理论的本质 笔记 1 学习问题的表示
MBlog
08-15 455
统计学习理论的本质 笔记 1 学习问题的表示 1.1 函数估计模型 产生器G从未知概率分布中随机抽取向量 xxx 训练器S对每个向量根据位置的条件分布返回输出值 yyy 学习机器LM实现一定的函数集 f(x,α)f(x,\alpha)f(x,α) 从中选出最逼近训练集相应的函数 1.2 风险最小化问题 联合分布函数 F(x,y)F(x,y)F(x,y), 损失函数 L(y,f(x,α))L(y, f(x,\alpha))L(y,f(x,α)) 损失期望值（即风险泛函）R(α)=∫L(y,f(x,α))d
统计学习理论（SLT）与支持向量机（SVM）
Quason的博客
02-25 5314
0基础入门统计学习方法和支持向量机，从高等代数的欧几里得几何空间出发，到线性分类、核函数、VC维理论，步步深入，是笔者打开思路过程，也供其余入门者参考。（高手还望多多指教，错误之处手下留情~）
机器学习中的统计学习理论
2302_81695297的博客
09-07 1932
EM算法通过迭代更新隐变量的期望，最大化观测数据的似然函数，常用于处理含有隐变量的概率模型。
机器学习的统计学习理论
wy1277899663的博客
09-07 1751
4、均值、标准差、方差、协方差；6、损失函数和风险函数；超参数是机器算法的调优参数，常应用于估计模型参数的过程中，由人工直接指定，可以使用启发式方法来设置，并能依据给定的预测问题而调整。模型选择时需权衡偏差与方差，简单模型易产生高偏差但低方差，复杂模型则相反， 需通过数据性能评估确定最优模型。银行利用统计学习模型，如逻辑回归、SVM等，对信贷申请人的 信用数据进行评估，有效预测违约风险，减少损失。通过交叉验证将数据集分割成训练集和测试集，评估模型在未见数据上的性能，减少 过拟合，选择更泛化的模型。
《统计学习理论的本质》
漫步量化
05-13 1936
对于其经典就不多说了，对我目前而言，重点在于其讲述的学习理论。 机器学习作为学习理论的一个具化来理解，更立体的角度来观察学习机器学习理论。 《统计学习理论的本质》 ValadimirN.VapnikValadimir N. VapnikValadimirN.Vapnik 2000.9.1 清华大学出版社 ...
统计学习理论的本质pdf
weixin_30321709的博客
07-07 1112
下载地址：网盘下载内容简介······本书介绍了统计学习理论和支持向量机的关键思想、结论和方法，以及该领域的最新进展。统计学习理论是针对小样本情况研究统计学习规律的理论，是传统统计学的重要发展和补充。其核心思想是通过控制学习机器的容量实现对推广能力的控制。由Springer-Verlag出版社授权出版。目录······译序第二...
第1章 机器学习和统计学习
Darling912的博客
09-07 2016
我们不知道数据集中数据、特征之间的关系，而是要根据聚类或一定的模型得到数据之间的关系。在无监督学习中数据只有特征(feature)无标签(label)，是一种机器学习的训练方式，它本质上是一个统计手段，在没有标签的数据里可以发现潜在的一些结构的一种训练方式。比起监督学习，无监督学习更像是自学，让机器学会自己做事情。定义： 强化学习是让一个智能体（agent）在环境中通过尝试和错误来学习行为策略。智能体通过与环境进行交互，根据奖励信号来调整其行为策略，以达到最大化累积奖励的目标。
斯坦福 CS229T 统计学习理论讲义
02-02
### 斯坦福 CS229T 统计学习理论讲义知识点解析 #### 一、概述 **斯坦福 CS229T 统计学习理论讲义**是一门深入探讨机器学习理论基础的课程。这门课程由Percy Liang教授在2016年冬季学期授课，并且讲义会根据课程...
统计学习理论的本质
10-04
《统计学习理论的本质》这本书深入探讨了机器学习领域的一个核心概念——统计学习理论。统计学习理论是理解并构建高效、稳健的学习算法的关键，它在深度学习和统计学中都有着广泛的应用。下面，我们将详细解析这一...
二维码工具(1).zip
最新发布
09-13
二维码工具(1).zip
基于ZXing修改的二维码扫描器.zip
09-12
基于ZXing修改的二维码扫描器.zip
在网页上生成二维码.zip
09-12
在网页上生成二维码.zip
四级流水线8位booth算法乘法器，有无符号都支持（verilog），含testbench（system verilog）
09-12
乘法器包含三个.v文件 乘法器可进行有符号与无符号的8位乘法计算，但是需要提前输入乘数是否为有符号的标识 【 顶层multiplier_8_special.v：对乘法器进行分割段数 booth2_pp_decoder.v:使用booth算法，将乘数进行转换 mult_pp_adder.v:执行部分积加法。（这里经过了部分优化，但是仍直接使用了‘+’符号，如果是asic设计，需要更加具体，也能进一步优化） tb_mult8_special.v:(tesetbench):仿真激励文件：20*4组随机数测试数据，会返回验证时出错的数据的部分原因。（system verilog） 】 经过初步仿真验证，无问题 经过vivado某个ultrascale型号的fpga实现过后能达到500mhz以上频率，资源使用量为120lut左右 此模块为tpu设计中的一个底层模块，（作为多复用单元，可以处理浮点数据的一个部分）后续会逐步上传tpu的其他部分以及功能原理介绍 注：sys_enable:模块启动信号，sys_enable=0时会暂停并暂存数据。 valid：valid=1输入乘数有效，valid=0无效则会不计算这个数据。
无限特征选择_一种基于图的特征过滤方法_Infinite Feature Selection_ a Graph-base
09-12
无限特征选择_一种基于图的特征过滤方法_Infinite Feature Selection_ a Graph-based Feature Filtering Approach.zip
达芬奇手术机器人阻抗控制的MATLAB仿真_MATLAB simulation of Impedance control
09-12
达芬奇手术机器人阻抗控制的MATLAB仿真_MATLAB simulation of Impedance control on da Vinci Surgical Robot.zip
统计学习理论与支持向量机详解
"这篇文档由黄波整理，主要探讨了统计学习理论与支持向量机的概念，内容来源于网络。文档作者提供了个人主页链接以便访问更多相关内容。" 在统计学习理论中，我们关注的是机器学习的过程，它涉及到如何通过经验数据...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值