機器學習中各種熵的定義及理解
機器學習領域有一個十分有魅力的詞：熵。然而究竟什么是熵，相信多數人都能說出一二，但又不能清晰的表達出來。 而筆者對熵的理解是：“拒絕學習、拒絕提升的人是沒有未來的，也只有努力才能變成自己想成為的人”。 下圖是對熵的一個簡單描述： 熵可以理解為是一種對無序狀態的度量方式。那么熵又是 ...
原文：機器學習總論：統計學習理論之隨機熵、vc熵、退火VC熵、生長函數、VC維定義理解
一 定義： 有n個訓練樣本Zn zi xi,yi , i , ,...,n ,定義N Zn 為函數集中的函數能對樣本分類的數目。 解釋：xi 代表特征向量如d維特征向量，yi代表一個標記如 或 , 因此zi就是對一個特征的標記，Zn中有n個樣本，可能的標記方式 n種，一種標記方式就生成一種樣本集 N Zn 為Zn的標記空間中能被正確分類的標記數量。 舉例：在二維特征空間中，不共線的 個二維特征向量 ...
2016-11-29 19:21 0 1379 推薦指數：
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