摘要: 1.霍夫丁不等式 在一个罐子里,放着很多小球,他们分两种颜色{橘色,绿色}。从罐中随机抓N个小球。设:罐中橘色球的比例为μ(未知),抓出来的样本中橘色球的比例为ν(已知)。根据概率论中的霍夫丁不等式(Hoeffding’s Inequality)若N足够大,ν就很可能接近μ。 同理的,在机器学习中: 阅读全文
posted @ 2016-12-10 11:11 nolonely 阅读(7097) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: for batch&supervised binary classfication,g≈f <=> Eout(g)≥0 achieved through Eout(g)≈Ein(g) and Ein(g)≈0 其中Ein是某一个备选函数h在数据D上犯错误的比例,在整个数据集上犯错误的比例为Eout 阅读全文
posted @ 2016-12-10 10:42 nolonely 阅读(6914) 评论(0) 推荐(0) 编辑