Câu hỏi được gắn thẻ «lg.learning»

Tôi khá quen thuộc với lý thuyết đằng sau VC-Dimension, nhưng giờ tôi đang xem xét những tiến bộ gần đây (10 năm qua) trong lý thuyết học thống kê: (trung bình) Rademacher trung bình, Bổ đề lớp hữu hạn của Massart, Số bao phủ, Chuỗi, Dudley Định lý, Pseudodimension, …

10 reference-request  machine-learning  lg.learning  books  vc-dimension 

Điều nổi tiếng là đối với việc học PAC cổ điển, các ví dụ là cần thiết để đạt được một lỗi liên quan đến whp, trong đó là chiều VC của lớp khái niệm.ε dΩ ( d/ ε)Ω(d/ε)\Omega(d/\varepsilon)εε\varepsilonddd Được biết rằng các ví dụ là cần thiết trong trường …

10 lg.learning  machine-learning 

Những gì phân loại máy học là song song nhất? Nếu bạn gặp vấn đề phân loại khó khăn, thời gian hạn chế, nhưng mạng LAN máy tính khá ổn để làm việc, bạn sẽ thử phân loại nào? Mặt khác, nó trông giống như một số phân loại tiêu …

10 lg.learning  machine-learning  dc.parallel-comp 

Trước hết, tôi vẫn không chắc liệu cstheory có thích nghi tốt với câu hỏi này hay không, vì vậy tôi sẽ không bị xúc phạm nếu đám đông nghĩ rằng đó không phải là trường hợp ... Trong tiếp thị công cụ tìm kiếm, một số vấn đề là …

10 reference-request  lg.learning  gt.game-theory 

Cụ thể, tôi đang yêu cầu các tài nguyên để tìm hiểu về các hệ thống máy học có thể cập nhật các mạng niềm tin tương ứng (hoặc tương đương) trong quá trình hoạt động. Tôi thậm chí đã chạy qua một vài, mặc dù tôi không đánh dấu …

10 reference-request  machine-learning  lg.learning  ai.artificial-intel  online-learning 

Trạng thái kết quả nghệ thuật về độ phức tạp truy vấn của công thức 2-DNF học PAC phù hợp với các truy vấn mẫu và theo phân phối thống nhất là gì? Hoặc bất kỳ ràng buộc không tầm thường trên nó? Bởi vì tôi hoàn toàn không quen …

10 reference-request  lg.learning  boolean-functions 

Rừng ngẫu nhiên có một danh tiếng trong số các học viên là một trong những kỹ thuật phân loại hiệu quả nhất. Tuy nhiên, chúng ta không bắt gặp chúng nhiều trong các tài liệu lý thuyết học tập, từ đó tôi cho rằng không có kết quả lý …

9 machine-learning  lg.learning 

Giả sử tôi có điểm trong R d . Chúng tạo ra một sơ đồ Voronoi. Nếu tôi gán cho mỗi điểm k một nhãn ± , thì chúng tạo ra hàm nhị phân trên R d . Câu hỏi: kích thước VC của tất cả các hàm nhị phân …

9 cg.comp-geom  machine-learning  lg.learning  convex-geometry  high-dimensional-geometry 

Tôi đặc biệt có nghĩa là các họ ngôn ngữ thừa nhận các chuỗi dài tùy ý - không liên kết trên n bit hoặc danh sách quyết định hoặc bất kỳ ngôn ngữ "đơn giản" nào khác có trong {0,1} ^ n. Tôi đang hỏi về các ngôn ngữ …

9 automata-theory  machine-learning  lg.learning 

Có kết quả nào cho thấy các mô hình (giả sử SVM, Neural-Net, kNN, v.v.) sẽ gặp khó khăn trong việc tìm hiểu các trường hợp / hiện tượng đuôi "hiếm" không?

8 machine-learning  lg.learning  pac-learning 

Kích thước VC là thước đo độ phức tạp của các lớp hàm được liên kết chặt chẽ với độ phức tạp của mẫu. Kích thước phân tán chất béo là một khái quát phù hợp với các miền được đặt hàng phong phú hơn: tức là . Có một …

8 reference-request  lg.learning  vc-dimension 

Mong muốn của tôi là mô tả sự phức tạp thời gian của một số phương pháp phân cụm. Ví dụ: giả sử chúng ta có điểm dữ liệu trong không gian chiều.mnnnmmm Giả sử thêm rằng ma trận độ không tương đồng theo cặp của kích thước đã được …

8 lg.learning  clustering