Als «vc-dimension» getaggte Fragen

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Was ist die VC-Dimension eines Entscheidungsbaums?
Was ist die VC-Dimension eines Entscheidungsbaums mit k Teilungen in zwei Dimensionen? Angenommen, das Modell ist CART und die einzigen zulässigen Teilungen verlaufen parallel zu den Achsen. Für eine Teilung können wir also 3 Punkte in einem Dreieck ordnen und dann für jede Beschriftung der Punkte eine perfekte Vorhersage erhalten …
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Was sind Alternativen zur VC-Dimension zur Messung der Komplexität neuronaler Netze?
Ich habe einige grundlegende Methoden gefunden, um die Komplexität neuronaler Netze zu messen: Naiv und informell: Zählen Sie die Anzahl der Neuronen, verborgenen Neuronen, Schichten oder verborgenen Schichten VC-Dimension (Eduardo D. Sontag [1998] "VC-Dimension neuronaler Netze" [ pdf ].) Ein körniger und asymptotischer Rechenaufwand wird durch Äquivalenz zu gemessenTC0dTCd0TC^0_d . …
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Warum ist die VC-Dimension wichtig?
Wikipedia sagt das: Die VC-Dimension ist die Kardinalität der größten Menge von Punkten, die ein Algorithmus zerstören kann. Zum Beispiel hat ein linearer Klassifikator eine Kardinalität n + 1. Meine Frage ist, warum es uns interessiert? Die meisten Datensätze, für die Sie eine lineare Klassifizierung durchführen, sind in der Regel …
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Generalisierungsgrenzen für SVM
Ich interessiere mich für theoretische Ergebnisse für die Verallgemeinerungsfähigkeit von Support Vector Machines, z. B. Grenzen der Wahrscheinlichkeit von Klassifizierungsfehlern und der Vapnik-Chervonenkis (VC) -Dimension dieser Maschinen. Beim Lesen der Literatur hatte ich jedoch den Eindruck, dass sich einige ähnliche wiederkehrende Ergebnisse von Autor zu Autor geringfügig unterscheiden, insbesondere in …
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VC-Dimension von Regressionsmodellen
In der Vorlesungsreihe Learning from Data erwähnt der Professor, dass die VC-Dimension die Komplexität des Modells daran misst, wie viele Punkte ein bestimmtes Modell zerbrechen kann. Dies funktioniert also perfekt für Klassifizierungsmodelle, bei denen wir aus N Punkten sagen können, ob der Klassifizierer in der Lage ist, k Punkte effektiv …
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VC-Dimension eines Rechtecks
Das Buch "Einführung in das maschinelle Lernen" von Ethem Alpaydın besagt, dass die VC-Dimension eines achsenausgerichteten Rechtecks ​​4 beträgt. Aber wie kann ein Rechteck einen Satz von vier kollinearen Punkten mit abwechselnden positiven und negativen Punkten zerbrechen? Kann jemand die VC-Dimension eines Rechtecks ​​erklären und beweisen?
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