文章目录
- 1 欠拟合、过拟合
- 2 期望误差、经验误差、结构误差
- 3 什么是“泛化性（Generalization）”
- 4 奥卡姆剃刀原理
- 5 一些定义
-
- 5.1 假设空间
- 5.2 学习算法
- 5.3 一致性（Consistency）
- 5.4 经验风险最小化（Empirical Risk Minimization(ERM)）
- 6 VC-维（VC-Dimension）
- 7 Vpnik的贡献是什么？
- 8 Poggio的贡献是什么？
- 9 Rademacher的贡献是什么？
- 10 读者可以思考其他一些问题
-
- 10.1 什么样的函数具有泛化性能？
- 10.2 什么是稳定性？
- 10.3 C V L O O 、 E L O O 、 E E L O O 、 C V E E E L O O CV_{LOO}、E_{LOO}、EE_{LOO}、CVEEE_{LOO} CVLOO、ELOO、EELOO、CVEEELOO的稳定性？如何证明？其一致性呢？
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请联系我们，一经查实，本站将立刻删除。
如需转载请保留出处：https://51itzy.com/kjqy/20231.html