机器学习理论中的七大重要概念或理论工具,并给出若干分析实例,可学性、(假设空间)复杂度、泛化界、稳定性、一致性、收敛率、遗憾界。 除介绍基本概念外,还给出若干分析实例,如显示如何将不同理论工具应用于支持向量机这种常见机器学习技术。
《机器学习理论导引》PDF,205页,文字可复制.
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决策树的根结点是样本空间X 本身,在构造决策树的每一轮法代中:随机选择一个叶结点,然后在叶结点随机选择一种划分属性,在所选择的划分属性中随机选择一个划分点进行划分,将上述过程造代k 次.完成划分后,在每一个区域内投票得到该区域样本的标记.
有限vc 维的假设空间,泛化误差的收敛率与vc 维的大小有关, vc 维越大,假设空间越复杂,泛化误差的收敛率也越慢.其次有限vc 维的不可分假设空间比有限不可分假设空间更难收敛,这也是无限假设空间与有限假设空间的区别.
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