Questions tagged «pac-learning»

3
正确的PAC学习VC尺寸范围
众所周知,对于具有VC维d的概念类,获得O (dCC\mathcal{C}ddd标记为PAC学习C的示例。我不清楚PAC学习算法(使用这么多样本)是正确的还是不合适的?在Kearns和Vazirani以及Anthony和Biggs的教科书中,PAC学习算法似乎是不正确的(即,输出假设不在C中)O(dε日志1个ε)O(dεlog⁡1ε)O\left(\frac{d}{\varepsilon}\log\frac{1}{\varepsilon}\right)CC\mathcal{C}CC\mathcal{C} 有人可以澄清一下类似的上限是否也适用于正确的PAC学习设置吗?如果是这样,您能否给我参考,其中明确提到了该参考并且还包含独立的证据? 最近,Hanneke通过消除对因子改善了这一界限。有人可以澄清一下,对于正确的PAC学习设置,是否已知可移动日志(1 / ε )?还是仍然有待解决的问题?日志(1 / ε )log⁡(1/ε)\log(1/\varepsilon)日志(1 / ε )log⁡(1/ε)\log(1/\varepsilon)
By using our site, you acknowledge that you have read and understand our Cookie Policy and Privacy Policy.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.