Пример сложности

От / / Оставьте комментарий

Сложность выборки Определение PAC-обучения PAC-обучение — это метод машинного обучения, который гарантирует, что алгоритм сходится к целевой функции с заданной […]

Machine learning, Машинное обучение

Сложность выборки

  • Определение PAC-обучения

    • PAC-обучение — это метод машинного обучения, который гарантирует, что алгоритм сходится к целевой функции с заданной точностью. 
    • Алгоритм PAC-обучения должен быть способен изучить любое распределение с заданной точностью. 

  • Теорема о бесплатном обеде

    • Теорема утверждает, что для любого распределения существует алгоритм PAC-обучения, но существуют распределения, для которых сложность выборки высока. 

  • Ограниченное пространство гипотез

    • Ограничение пространства гипотез может уменьшить сложность выборки, но также может привести к предвзятости. 
    • Регуляризация — это компромисс между сложностью пространства гипотез и предвзятостью. 

  • Примеры PAC-обучаемых пространств

    • Линейная классификация с аффинными функциями является примером PAC-обучаемого пространства. 
    • Пространство двоичных функций с конечным измерением VC является PAC-обучаемым. 

  • Сложность выборки

    • Сложность выборки является линейной функцией от размерности VC пространства гипотез. 
    • Сложность выборки также зависит от псевдоизмерения Полларда для вещественнозначных функций. 

  • Применение в других областях

    • Сложность выборки имеет отношение к полууправляемому обучению, активному обучению и обучению с подкреплением. 
    • В робототехнике высокая сложность выборки может быть эквивалентна безмодельному перебору. 

  • Эффективность в робототехнике

    • Высокоэффективные алгоритмы имеют низкую сложность выборки, что может быть достигнуто с помощью метрического обучения и обучения с подкреплением на основе моделей. 

Полный текст статьи:

Пример сложности — Википедия

Похожие статьи:

  1. Скорость обучения Скорость обучения Основные понятия машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными целями и критериями оценки. ...
  2. Наверное примерно правильное обучение Вероятно, приблизительно правильное обучение Определение PAC-обучения PAC-обучение — это метод машинного обучения, который гарантирует, что алгоритм...
  3. Конференция PAC по регби Конференция PAC по регби История и структура PAC Rugby Conference Конференция PAC была создана в 2012...
  4. Список национальных чемпионатов конференции Pac-12 Список национальных чемпионатов конференции Pac-12 История и достижения Pac-12 Pac-12 является первой конференцией, достигшей 500 командных...
  5. Международная конференция по машинному обучению Международная конференция по машинному обучению Основные подходы к обучению в ИИ Контролируемое обучение: обучение с заранее...
  6. Пример пространства Пространство для выборки Определение и свойства выборочного пространства Выборочное пространство — это множество всех возможных результатов...
  7. Сеть Pac-12 Сеть Pac-12 История и развитие сети Pac-12 Сеть Pac-12 была основана в 1996 году и является...
  8. Интеграция Монте-Карло Интеграция по методу Монте-Карло Основы метода Монте-Карло Метод Монте-Карло используется для численного интегрирования функций, которые не...
  9. Теория обучения Теория обучения Определение теории обучения Теория обучения предлагает рекомендации по улучшению обучения и развития.  Она описывает,...
  10. Метод обучения Метод обучения Обзор методов обучения Методы обучения включают в себя различные подходы к преподаванию и обучению. ...
  11. Конференция Pac-12 Конференция Pac-12 История и структура конференции Конференция Pac-12 была основана в 1915 году и является одной...
  12. Бейсбольный турнир конференции Pac-12 Бейсбольный турнир конференции Pac-12 История и формат турнира Pac-12 Бейсбольный турнир Pac-12 был турниром по игре...
  13. Машина векторов релевантности Векторная машина релевантности Основные методы машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для классификации...
  14. Международная конференция по изучению представлений Международная конференция по обучению репрезентациям Основные направления машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными целями...
  15. Автоматизированное машинное обучение Автоматизированное машинное обучение Основные подходы к машинному обучению Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для...
  16. Обучение Оккама Изучение Оккама Определение и свойства алгоритма Оккама Алгоритм Оккама — это алгоритм, который выводит гипотезу, наиболее...
  17. Стратифицированная выборка Стратифицированная выборка Стратифицированная выборка используется для выборки из совокупностей, которые могут быть разделены на подгруппы.  Стратификация...
  18. Сложность Сложность Определение сложности Сложность — это свойство системы, которое затрудняет ее понимание и контроль.  Сложность может...
  19. Список чемпионов конференции Pac-12 Список чемпионов конференции Pac-12 История и достижения конференции Pac-12 Конференция Pac-12 была основана в 1959 году...

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх