从VC维角度理解正则化与偏差方差权衡

时间 2021-01-02

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从VC维角度理解正则化与偏差方差权衡正则化与偏差方差权衡是机器学习中的两个核心问题。本文尝试从VC维的角度阐释正则化与偏差方差权衡，以便更好的应用机器学习的方法。本文主要包括以下四方面内容： 1、机器学习的框架 2、VC维理论（不做严格的证明，只说明VC维的概念，以及说明为什么VC维可以作为模型复杂度的度量，以及论述偏差-方差权衡） 3、从VC维的角度理解正则化 4、深度学习与VC维 5、深

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1. 正则化与偏差-方差分解
2. 偏差-方差权衡的理解
3. 偏差-方差权衡
4. 偏差与方差及如何权衡
5. Bias-Variance Tradeoff（权衡偏差与方差）
6. Bias-Variance Tradeoff (权衡偏差与方差)
7. 理解偏倚和方差权衡
8. Regularization正规化方差与偏差
9. 46-偏差方差平权衡
10. 偏差-方差权衡（bias-variance-tradeoff）
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