vc demension定义:

breakPoint - 1

N > vc dimension, 任意的N个,就不能任意划分

N <= vc dimension,存在N个,可以任意划分

只要vc dimension是finite,那么H就比较好。

Perceptron Learning Algo

多维度也行么?vc dimension是多少么?d维的, Dvc = d + 1

要证明!

Dvc >= d+1, 存在d+1个点,可以被shatter。

原点,加上每个分量为1, 加上常数项,矩阵可逆, 是否有w使得 sign(wx) = y,只要wx = y, x可逆,所以w存在。

Dvc <= d+1,任意d+2个点,不能被shatter。

多了一行,线性相关,有一个点是其他点的线性组合,假设可以shatter, ox均可以,但是如果每个都同号,最后一个一定>0,所以不能shatter。

vc dimension和自由度差不多。

Eout <= Ein + blahblah

blahblah就是模型复杂度, = Omega(N, H, delta)

随着vc dimension的增长,

Ein不断变小,model complexity不断增大,Eout一般先减小再增大。

一般来讲,N = 10倍的vc dimension就够用了,理论的vc bound简直太宽松了!

【机器学习基石笔记】七、vc Dimension的更多相关文章

  1. 【机器学习基石笔记】九、LinearRegression

    [一] 线性回归直觉上的解释 得到Ein = mean(y - wx)^2 [二] w的推导 Ein = 1/N || xw - y||^2 连续.可微.凸函数 在各个方向的偏微分都是0 Ein = ...

  2. 机器学习基石笔记:07 The VC Dimension

    当N大于等于2,k大于等于3时, 易得:mH(N)被Nk-1给bound住. VC维:最小断点值-1/H能shatter的最大k值. 这里的k指的是存在k个输入能被H给shatter,不是任意k个输入 ...

  3. 机器学习基石笔记:01 The Learning Problem

    原文地址:https://www.jianshu.com/p/bd7cb6c78e5e 什么时候适合用机器学习算法? 存在某种规则/模式,能够使性能提升,比如准确率: 这种规则难以程序化定义,人难以给 ...

  4. 机器学习基石笔记:04 Feasibility of Learning

    原文地址:https://www.jianshu.com/p/f2f4d509060e 机器学习是设计算法\(A\),在假设集合\(H\)里,根据给定数据集\(D\),选出与实际模式\(f\)最为相近 ...

  5. 机器学习基石笔记:08 Noise and Error

    噪声:误标.对同一数据点的标注不一致.数据点信息不准确...... 噪声是针对整个输入空间的. 存在噪声的情况下,VC bound依旧有用: 存在噪声,就是f------>p(y|x),f是p的 ...

  6. 机器学习基石笔记:13 Hazard of Overfitting

    泛化能力差和过拟合: 引起过拟合的原因: 1)过度VC维(模型复杂度高)------确定性噪声: 2)随机噪声: 3)有限的样本数量N. 具体实验来看模型复杂度Qf/确定性噪声.随机噪声sigma2. ...

  7. 机器学习基石笔记:06 Theory of Generalization

    若H的断点为k,即k个数据点不能被H给shatter,那么k+1个数据点也不能被H给shatter,即k+1也是H的断点. 如果给定的样本数N是大于等于k的,易得mH(N)<2N,且随着N的增大 ...

  8. 机器学习基石笔记:14 Regularization

    一.正则化的假设集合 通过从高次多项式的H退回到低次多项式的H来降低模型复杂度, 以降低过拟合的可能性, 如何退回? 通过加约束条件: 如果加了严格的约束条件, 没有必要从H10退回到H2, 直接使用 ...

  9. 林轩田机器学习基石笔记4—Feasibility of Learning

    上节课介绍了机器学习可以分为不同的类型.其中,监督式学习中的二元分类和回归分析是最常见的也是最重要的机器学习问题.本节课,我们将介绍机器学习的可行性,讨论问题是否可以使用机器学习来解决. 一.Lear ...

随机推荐

  1. R语言操作mysql上亿数据量(ff包ffbase包和ETLUtils包)

    平时都是几百万的数据量,这段时间公司中了个大标,有上亿的数据量. 现在情况是数据已经在数据库里面了,需要用R分析,但是完全加载不进来内存. 面对现在这种情况,R提供了ff, ffbase , ETLU ...

  2. 关于shared pool的深入探讨(五)

    Oracle使用两种数据结构来进行shared pool的并发控制:lock 和 pin.Lock比pin具有更高的级别. Lock在handle上获得,在pin一个对象之前,必须首先获得该handl ...

  3. 12 Spring框架 SpringDAO的事务管理

    上一节我们说过Spring对DAO的两个支持分为两个知识点,一个是jdbc模板,另一个是事务管理. 事务是数据库中的概念,但是在一般情况下我们需要将事务提到业务层次,这样能够使得业务具有事务的特性,来 ...

  4. Android 属性自定义及使用获取浅析

    一.概述 相信你已经知道,Android 可使用 XML 标签语言进行界面的定义.每个标签中有一个一个的属性,这些属性有相应的属性值.例如: <cn.neillee.composedmenu.R ...

  5. SetWindowText与SetWindowTextW

    SetWindowTextW用于宽字符SetWindowText  根据定义的宏使用宽字符或者ansi 注意: _T 是自动进行 unicode/ansi版本匹配. 如 _T("aa&quo ...

  6. Javascript作用域详解。

    javascript的作用域 是按照   函数来划分的. 网址:http://www.cnblogs.com/rubylouvre/archive/2009/08/21/1551270.html

  7. 【Flask】Flask Restful api

    ### 安装: Flask-Restful需要在Flask 0.8以上的版本,在Python2.6或者Python3.3上运行.通过pip install flask-restful即可安装. ### ...

  8. Python3.x:实现多任务(多进程)

    Python3.x:实现多任务(多进程) # python3 # author lizm # datetime 2018-02-13 16:00:00 # -*- coding: utf-8 -*- ...

  9. 20145201《Java程序设计》第1次实验报告

    实验内容 一.命令行下java程序开发 1.建立Code目录,输入mkdir 20145201命令建立实验目录,并使用dir命令查看目录建立情况. 运行结果如图 2.进入实验目录,输入mkdir ex ...

  10. win10安装z3求解器

    因为课程要求,我不得不接触求解器,之前有在ubuntu上装过一个叫stp的求解器,没怎么用: 今天在我的电脑(win10)上上装了一款更方便的求解器---z3,下面先详细介绍一下怎么安装和配置: 1. ...