«vc-dimension» etiketlenmiş sorular

İki boyutta bölünmüş karar ağacının VC boyutu nedir ? Diyelim ki model CART ve izin verilen bölünmeler sadece eksenlere paralel. Yani bir bölünme için bir üçgende 3 puan sipariş edebiliriz ve daha sonra noktaların herhangi bir etiketlenmesi için mükemmel bir tahmin alabiliriz (yani: parçalanmış noktalar) Peki ya 2 yarma ya …

17 cart  vc-dimension 

Sinir ağlarının karmaşıklığını ölçmek için bazı temel yollarla karşılaştım: Saf ve gayri resmi: nöronların, gizli nöronların, katmanların veya gizli katmanların sayısını sayın VC boyutu (Eduardo D. Sontag [1998] "Sinir ağlarının VC boyutu" [ pdf ].) Bir ders taneli ve asimtotik hesaplama karmaşıklığı eşdeğeri ile ölçülürTC0dTCd0TC^0_d . Başka alternatifler var mı? …

16 neural-networks  theory  vc-dimension  pac-learning 

Temel makine öğreniminde aşağıdaki "temel kurallar" öğretilir: a) verilerinizin boyutu, hipotez kümenizin VC boyutunun boyutunun en az 10 katı olmalıdır. b) N bağlantılı bir sinir ağının VC boyutu yaklaşık N'dir. Yani derin bir öğrenme sinir ağı milyonlarca ünite dediğinde, bu milyarlarca veri noktasına sahip olmamız gerektiği anlamına mı geliyor? Lütfen …

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  vc-dimension 

Verilerden Öğrenme ders serisinde profesör, VC boyutunun belirli bir modelin kaç noktayı parçalayabileceğine dair model karmaşıklığını ölçtüğünden bahseder. Bu nedenle, sınıflandırıcı k noktalarını etkili bir şekilde parçalayabiliyorsa N noktalarından söyleyebileceğimiz sınıflandırma modelleri için mükemmel bir şekilde çalışır. VC boyut ölçüsü K olacaktır. Ancak regresyon modelleri için bir VC boyutunu nasıl …

12 regression  machine-learning  vc-dimension 

Wikipedia şunları söylüyor: VC boyutu, bir algoritmanın paramparça edebileceği en büyük nokta kümesinin temelidir. Örneğin, doğrusal bir sınıflandırıcı n + 1 kardinalitesine sahiptir. Sorum şu, neden önemsiyoruz? Doğrusal sınıflandırma yaptığınız çoğu veri kümesi çok büyüktür ve çok fazla nokta içerir.

12 classification  algorithms  vc-dimension 

Destek Vektör Makinelerinin genelleme kabiliyeti için teorik sonuçlarla ilgileniyorum, örneğin sınıflandırma hatasının olasılığı ve bu makinelerin Vapnik-Chervonenkis (VC) boyutu ile ilgili sınırlar. Bununla birlikte, literatürde okumak, benzer tekrar eden bazı sonuçların, özellikle de belirli bir sınırın tutulması için gerekli teknik koşullar ile ilgili olarak yazardan yazara biraz farklılık gösterdiği izlenimini …

11 machine-learning  svm  vc-dimension 

Sadece dizeleri alabilen giriş nöronları ile sigmoid nöronların bazı sabit tekrarlayan olmayan (DAG) topolojisi (sabit düğüm ve kenar kümesi, ancak öğrenme algoritması kenarlardaki ağırlığı değiştirebilir) varsa girdi olarak ve bir çıkışa yol açar (0'dan uzakta belirli bir sabit eşikse 1'e veya -1'e yuvarladığımız gerçek bir değer üretir). Bu ağın VC …

11 machine-learning  neural-networks  algorithms  vc-dimension 

K kullanılan eğitim noktası sayısına eşitse k en yakın komşu algoritmasının VC-Boyutu nedir? Bağlam: Bu soru, aldığım bir derste sorulmuştur ve verilen cevap 0'dır. Ancak, bunun neden böyle olduğunu anlamıyorum. Sezgim, VC-Boyutunun 1 olması gerektiğidir, çünkü her model ilk modele göre bir sınıfa ve başka bir sınıfa ait olarak etiketlenecek …

10 machine-learning  self-study  k-nearest-neighbour  vc-dimension 

Ethem Alpaydın'ın "Makine Öğrenmesine Giriş" kitabı, eksene hizalanmış bir dikdörtgenin VC boyutunun 4 olduğunu belirtir. Ancak, bir dikdörtgen, alternatif pozitif ve negatif noktalarla dört eş doğrusal nokta kümesini nasıl parçalayabilir? Birisi bir dikdörtgenin VC boyutunu açıklayabilir ve kanıtlayabilir mi?

9 classification  vc-dimension