轴平行切割的Vapnik-Chervonenkis维数
统计理论
2016-10-21 v3 统计理论
摘要
精确计算了边界平行于坐标轴的R^d半空间集合的Vapnik-Chervonenkis（VC）维数。结果表明，它远小于直观预期的d值。基于斯特林公式的一个良好近似证明，它更可能处于log_2(d)的量级。这一结果可用于评估基于R^d二元划分的分类器或回归器的性能。当d很大时，使用轴平行切割来划分R^d的算法常被用来减少此类估计器的计算时间。
引用
@article{arxiv.1203.0193,
title = {Vapnik-Chervonenkis Dimension of Axis-Parallel Cuts},
author = {Servane Gey},
journal= {arXiv preprint arXiv:1203.0193},
year = {2016}
}