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相似假设空间的 VC 维

机器学习 2015-02-26 v1

摘要

给定一个集合 XX 和一个函数 h:X{0,1}h:X\longrightarrow\{0,1\},该函数将 XX 的每个元素标记为 0011,我们可以定义一个函数 h(s)h^{(s)} 以根据 hh 度量 XX 中点对之间的相似性。具体地,对于 h{0,1}Xh\in \{0,1\}^X,我们通过 h(s)(w,x):=1[h(w)=h(x)]h^{(s)}(w,x):= \mathbb{1}[h(w) = h(x)] 定义 h(s){0,1}X×Xh^{(s)}\in \{0,1\}^{X\times X}。这一思想可扩展到一个函数集,或假设空间 H{0,1}X\mathcal{H} \subseteq \{0,1\}^X,通过定义相似假设空间 H(s):={h(s):hH}\mathcal{H}^{(s)}:=\{h^{(s)}:h\in\mathcal{H}\}。我们证明了 vcdimension(H(s))Θ(vcdimension(H)){{vc-dimension}}(\mathcal{H}^{(s)}) \in \Theta({{vc-dimension}}(\mathcal{H}))

关键词

引用

@article{arxiv.1502.07143,
  title  = {The VC-Dimension of Similarity Hypotheses Spaces},
  author = {Mark Herbster and Paul Rubenstein and James Townsend},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1502.07143},
  year   = {2015}
}

备注

6 pages