原文:为什么机器能够学习——PAC Learnability

机器学习中,我们根据训练集训练一个模型,来对测试数据进行预测。通常我们并不关心模型在训练集上的好坏 即训练误差,in sample error ,举个简单例子,我们想要根据前六个月股市行情训练一个模型来对未来股市走向进行预测,即使我们的算法在过去的数据上做的再精准都没有任何意义,我们希望模型在未来某一天能够预测的准,这样我们才能赚大钱。因此我们更着重于其在从未见过的数据 测试集 上的正确率 即泛化 ...

2015-03-14 22:26 0 3440 推荐指数:

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PAC学习框架

PAC学习框架是机器学习的基础。它主要用来回答以下几个问题: 什么问题是可以高效学习的? 什么问题本质上就难以学习? 需要多少实例才能完成学习? 是否存在一个通用的学习模型? PAC=probably approximately correct,很可能接近正确 ...

Fri Oct 07 21:22:00 CST 2016 0 1813
PAC学习框架

PAC学习框架 转自:http://www.cnblogs.com/alphablox/p/5935826.html PAC学习框架是机器学习的基础。它主要用来回答以下几个问题: 什么问题是可以高效学习的? 什么问题本质上就难以学习? 需要 ...

Thu Jun 29 03:50:00 CST 2017 0 3144
在线PAC

https://github.com/Leask/Flora_Pac https://github.com/SEIAROTg/chalkPAC https://github.com/lbp0200/mono_pac 1、加强白名单 2、定时更新 PAC 文件 3、使用 ...

Sun Dec 29 18:16:00 CST 2019 0 3462
机器学习的基本术语

机器学习中,一组记录的集合被称为数据集,其中每条记录是关于一个事件或对象的描述,称为实例或样本,反映了事件或对象在某方面的表现或性质的事项。有时整个数据集亦称一个样本,因为它可看作对样本空间的一个采样。由属性张成的空间被称为属性空间、样本空间或输入空间。由于空间中的每个点都对应一个坐标向量 ...

Tue Sep 07 05:45:00 CST 2021 1 110
 
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