计算学习理论

最新推荐文章于 2023-11-01 11:28:51 发布
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本文探讨计算学习理论作为机器学习的基石，解析概率近似正确、有限假设空间、VC维及Rademacher复杂度等核心概念，揭示学习任务中假设空间的复杂度衡量方法。

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1.计算学习理论使机器学习的理论基础。

2.概率近似正确

3.有限假设空间

可分情形意味着目标概念c属于假设空间H。

对于困难的学习问题，目标概念c不存在与假设空间H中。

4.VC维

现实学习任务通常面临无限假设空间，需要度量假设空间的复杂度，考虑假设空间的VC维是最常见的办法。

5.Rademacher复杂度

Rademacher复杂度是另一种刻画假设空间复杂度的途径，它在一定程度上考虑了数据分布。’

 

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