7 计算学习理论
来源：互联网 发布：yy网络直播红人 编辑：程序博客网 时间：2024/05/29 21:17
综述机器学习的难度：样本复杂度（多少）、计算复杂度、出错的上界。
真实错误率，即去真存伪可能性之和。是不可直接观察的，简接的使用样本错误率来估计。
PAC可学习：在多项式时间情况下，错误率、可分类的概率、实例个数是可控的。
一致学习器：与训练数据完美拟合。
太理论了。。。。。。。。
- 7 计算学习理论
- Chapter 7 计算学习理论
- 计算学习理论PAC模型
- 机器学习---计算学习理论
- 计算学习理论笔记
- 计算学习理论基础
- 计算学习理论介绍
- 计算学习理论、统计学习基础理论
- 学习理论
- 机器学习笔记(十二)计算学习理论
- 30分钟了解PAC学习理论——计算学习理论第一讲
- 机器学习（周志华）_第十二章 计算学习理论
- 周志华《Machine Learning》学习笔记（14）--计算学习理论
- 周志华《Machine Learning》学习笔记（14）--计算学习理论
- 周志华 《机器学习》之 第十二章（计算学习理论）概念总结
- 建构主义学习理论
- 深度学习理论
- 统计学习理论
- (DS1.5.5)POJ 3306 Dirichlet's Theorem on Arithmetic Progressions(在一个数列之中寻找第n个素数)
- nodejs中的==、===、!=、!==的区别
- tomcat插件下载
- Html js 选项卡效果
- SendMessage 的各种参数
- 7 计算学习理论
- bootloader和bootstrap的区别
- php之jquery学习
- Android 中的 Service 全面总结
- c语言-连接！
- RCC_AHBPeriph_DMA DMA_Channel1 在那里定义的?
- 类的加载，初始化顺序
- LESS详解之函数(二)
- POJ 1979 Red and Black(BFS)
