机器学习中的 VC 维度

数据挖掘 vc理论
2022-02-17 11:03:18

您好,我正在学习机器学习中的 VC 维度。分类器其中 if的类是我认为简单的二元分类器(从实数映射到 0 或 1)。并且使用,VC 维度是否为HhHhR{0,1}X=R

我对此的直觉是是一组丰富的分类器,其中包含实数和 0 或 1 之间的任何类型的映射。因此,例如都包含在中,也是如此这意味着无论我在实数空间中选择哪一组点(无论它们有多少),我都可以让对手按照他们想要的方式用 0 或 1 标记它们,并且我仍然可以在中恰好有 1 和 0 的标签因此,由于H(9,0)(9,1)H(3.1,0)(3.1,1)HHH可以粉碎任意数量的点然后我可以说吗?VCdim(H)=

我是否正确地考虑它?但是有些东西也告诉我我错了,因为不应该都在映射到两个项目:0 和 1,这与函数的定义。所以现在,我正在争论我是否正确地(9,0)(9,1)HxH

提前致谢!

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