vc demension

時間 2020-05-11

標籤 demension 欄目 C&C++ 简体版

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VC 維在有限的訓練樣本狀況下，當樣本數 n 固定時，此時學習機器的 VC 維越高學習機器的複雜性越高。VC 維反映了函數集的學習能力，VC 維越大則學習機器越複雜(容量越大)。所謂的結構風險最小化就是在保證分類精度（經驗風險）的同時，下降學習機器的 VC 維，可使學習機器在整個樣本集上的指望風險獲得控制。推廣的界（經驗風險和實際風險之間的關係，注意引入這個緣由是什麼？由於訓練偏差再小也就

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