प्रतिगमन मॉडल के कुलपति आयाम


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डेटा से व्याख्यान श्रृंखला लर्निंग में , प्रोफेसर का उल्लेख है कि वीसी आयाम मॉडल जटिलता को मापता है कि किसी दिए गए मॉडल कितने बिंदुओं को चकनाचूर कर सकता है। तो यह वर्गीकरण मॉडल के लिए पूरी तरह से अच्छी तरह से काम करता है, जहां हम एन बिंदुओं से बाहर कह सकते हैं यदि क्लासिफायर के अंक को प्रभावी रूप से चकनाचूर करने में सक्षम है, तो वीसी आयाम माप K होगा। लेकिन यह मेरे लिए स्पष्ट नहीं था कि प्रतिगमन मॉडल के लिए वीसी आयाम कैसे मापता है ?


जवाबों:


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से सांख्यिकीय लर्निंग के तत्वों , पी। 238:

जी(एक्स,α)1(जी(एक्स,α)-β>0)β

या, (थोड़ा) अधिक सहज रूप से, वास्तविक-मूल्यवान कार्यों के एक वर्ग के वीसी आयाम को खोजने के लिए, कोई संकेतक कार्यों के वर्ग के वीसी आयाम को पा सकता है जो वास्तविक-मूल्यवान कार्यों के उस वर्ग को थ्रेसहोल्ड करके बनाया जा सकता है।


लेकिन यह दहलीज संकेतकों के लिए वीसी आयाम देता है, और अंकित मूल्य पर मैं यह नहीं देखता कि थ्रेशोल्ड संकेतकों के लिए पीएसी सीमा प्राप्त करना आपको अपने प्रतिगमन समारोह के प्रदर्शन के बारे में कितना बताता है। शायद आप एक तर्क के साथ आ सकते हैं, जहाँ आप बन्धे हुए मूल्य (बाउंडेड आउटपुट डोमेन के लिए) पर बाइनरी सर्च करते हैं।
VF1

@ VF1 सच। एक अच्छे, अलग प्रश्न के लिए प्रतिगमन समारोह के वीसी आयाम की व्याख्या कैसे की जा सकती है।
शॉन ईस्टर

मैं एक अलग प्रश्न पोस्ट करूंगा, लेकिन मेरा मानना ​​है कि उत्तर केवल "प्रतिगमन के लिए वीसी मंद का उपयोग न करें" है, क्योंकि रैडेमाकर आपको केवल मनमाने ढंग से बंधे हुए नुकसान के लिए उतना ही करने देगा।
VF1

@ VF1 मैं एक जवाब पढ़ूंगा जिसने ब्याज के साथ ऐसा कहा! मेरा तात्पर्य यह है कि सीवी मानदंड एक प्रश्न के प्रति पोस्ट में प्रश्नों को सीमित करना है, और यह कि ओपी व्याख्या या उद्देश्य पर स्पर्श नहीं करता है।
सीन ईस्टर

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Lebesgue-Stieltjes उपायों का उपयोग करके थ्रेसहोल्ड इंडिकेटर ट्रिक की व्युत्पत्ति के लिए सांख्यिकीय लर्निंग (वापनिक) की धारा 5.2 देखें। AFAIK यह एकमात्र और निश्चित संदर्भ है। आपको पहले से ही पता होना चाहिए कि पुस्तक कहां पाई गई (और वाप्निक से अन्य, वे सभी अतिशयोक्तिपूर्ण हैं)।


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यदि आप केवल संदर्भ प्रदान करने के बजाय तर्क को संक्षेप में प्रस्तुत कर सकते हैं तो यह मदद करेगा।
mdewey
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