機器學習基石筆記6——為什麽機器可以學習(2)
阿新 • • 發佈:2017-12-17
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Lecture 6: Theory of Generalization
6.1 Restriction of Break Point
$$ \mathbb{P}[| E_{in}(g) - E_{out}(g)| > \epsilon ]\leqslant 2M exp(-2\epsilon^2N) $$ 公式 6-1
$$ \mathbb{P} [| E_{in}(g) - E_{out}(g) | > \epsilon]\leqslant 2m_\mathcal{H} exp(-2\epsilon^2N)$$ 公式 6-2
圖 6-1 指數函數
6.2 Bounding Function: Basic Cases
6.3 Bounding Function:Inductive Cases
6.4 A Pictorial Proof
題外話
機器學習基石筆記6——為什麽機器可以學習(2)