JavaShuo
栏目
标签
林轩田之机器学习课程笔记(why can machines learn之the VC dimension)(32之7)
时间 2020-12-23
标签
机器学习
林轩田
VC维
栏目
C&C++
繁體版
原文
原文链接
概要 VC维的定义 PLA的VC维 VC维的物理直觉 VC维的解释 欢迎转载,可以关注博客:http://blog.csdn.net/cqy_chen 概要 上节讲到了一般化理论,当假设空间中存在断点,资料够多的时候,那么我们可以保证 Ein和Eout 接近。 VC维的定义 上节课我们证明了VC 边界。 同时,根据霍夫丁不等式; 当 1)假设空间存在断点 2)资料足够大 3)假设空间中存在一个假设
>>阅读原文<<
相关文章
1.
林轩田之机器学习课程笔记(why can machines learn之noise and error)(32之8)
2.
林轩田之机器学习课程笔记(why can machines learn之theory of generalization)(32之6)
3.
林轩田之机器学习课程笔记(why can machines learn之training versus testing)(32之5)
4.
林轩田之机器学习课程笔记( how can machines learn better之hazard of overfitting)(32之13)
5.
林轩田之机器学习课程笔记( how can machines learn better之regularization)(32之14)
6.
林轩田之机器学习课程笔记( how can machines learn之nonlinear transformation)(32之12)
7.
林轩田之机器学习课程笔记( how can machines learn之linear regression)(32之9)
8.
林轩田之机器学习课程笔记( how can machines learn之linear models for classification)(32之11)
9.
林轩田之机器学习课程笔记(when can machines learn之learning to answer yes or no)(32之2)
10.
林轩田之机器学习课程笔记( how can machines learn之logistic regression)(32之10)
更多相关文章...
•
您已经学习了 XML Schema,下一步学习什么呢?
-
XML Schema 教程
•
我们已经学习了 SQL,下一步学习什么呢?
-
SQL 教程
•
Tomcat学习笔记(史上最全tomcat学习笔记)
•
互联网组织的未来:剖析GitHub员工的任性之源
相关标签/搜索
机器学习之数学
林轩田
学习之道
机器学习之二
机器学习之一
Java学习笔记之六
OpenCV学习笔记之一
JSON笔记之二
课程笔记
机器学习笔记2.2
C&C++
浏览器信息
PHP 7 新特性
网站主机教程
学习路线
教程
服务器
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
跳槽面试的几个实用小技巧,不妨看看!
2.
Mac实用技巧 |如何使用Mac系统中自带的预览工具将图片变成黑白色?
3.
Mac实用技巧 |如何使用Mac系统中自带的预览工具将图片变成黑白色?
4.
如何使用Mac系统中自带的预览工具将图片变成黑白色?
5.
Mac OS非兼容Windows软件运行解决方案——“以VMware & Microsoft Access为例“
6.
封装 pyinstaller -F -i b.ico excel.py
7.
数据库作业三ER图待完善
8.
nvm安装使用低版本node.js(非命令安装)
9.
如何快速转换图片格式
10.
将表格内容分条转换为若干文档
本站公众号
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
1.
林轩田之机器学习课程笔记(why can machines learn之noise and error)(32之8)
2.
林轩田之机器学习课程笔记(why can machines learn之theory of generalization)(32之6)
3.
林轩田之机器学习课程笔记(why can machines learn之training versus testing)(32之5)
4.
林轩田之机器学习课程笔记( how can machines learn better之hazard of overfitting)(32之13)
5.
林轩田之机器学习课程笔记( how can machines learn better之regularization)(32之14)
6.
林轩田之机器学习课程笔记( how can machines learn之nonlinear transformation)(32之12)
7.
林轩田之机器学习课程笔记( how can machines learn之linear regression)(32之9)
8.
林轩田之机器学习课程笔记( how can machines learn之linear models for classification)(32之11)
9.
林轩田之机器学习课程笔记(when can machines learn之learning to answer yes or no)(32之2)
10.
林轩田之机器学习课程笔记( how can machines learn之logistic regression)(32之10)
>>更多相关文章<<