«lg.learning» 태그된 질문

저는 VC-Dimension의 이론에 대해 잘 알고 있지만 통계 학습 이론의 최근 (최근 10 년) 발전을보고 있습니다. 정리, 유사 치수, 지방 산란 치수, 포장 번호, Rademacher 구성 및 내가 모르는 기타 결과 / 도구. 웹 사이트, 설문 조사, 기사 모음 또는 무엇보다도 이러한 주제를 다루는 책이 있습니까? 또는 사람들이 축 정렬 …

10 reference-request  machine-learning  lg.learning  books  vc-dimension 

이것은 잘 알려진 클래식 PAC이 학습을 위해 예제의 오차 한계 acheive 위해 필요한 ε WHP, 여기서 D는 개념 클래스의 VC-치수이다.Ω ( 일/ ε)Ω(d/ε)\Omega(d/\varepsilon)εε\varepsilonddd 있다는 것이 알려져 예는 무관 경우 필요한가?Ω(d/ε2)Ω(d/ε2)\Omega(d/\varepsilon^2)

10 lg.learning  machine-learning 

어떤 머신 러닝 분류 기가 가장 병렬화 가능합니까? 분류 문제가 어렵고 시간이 제한되어 있지만 괜찮은 수준의 컴퓨터 LAN을 사용한다면 어떤 분류기를 사용 하시겠습니까? 손에 그것은 다음과 같이 스택에 대해 알고있는 일부 표준 분류 자처럼 보입니다. 그러나 완전히 잘못 될 수 있습니다. 랜덤 포레스트 (Random Forests)-각 머신이 모든 데이터를 보유 할 …

10 lg.learning  machine-learning  dc.parallel-comp 

우선, 여전히 cstheory 가이 질문에 잘 맞는지 확실하지 않으므로 군중이 그렇지 않다고 생각하면 기분이 상하지 않습니다 ... 검색 엔진 마케팅에서 몇 가지 문제가 흥미 롭습니다. 공정한 (그리고 수익성있는) 경매 메커니즘의 설계 및 제한된 통화 자원 하에서 최적의 입찰 전략 계산은 흥미로운 (그리고 잘 문서화 된) 문제의 두 가지 예입니다. 관심있는 …

10 reference-request  lg.learning  gt.game-theory 

특히, 운영 중에 각자의 신념 네트워크 (또는 이와 동등한)를 업데이트 할 수있는 기계 학습 시스템에 대해 배울 수있는 자료를 요청합니다. 나는 그것들을 북마크에 넣지 못했지만 몇 개를 뛰어 넘었습니다. 상상할 수 있듯이 인터넷에서 검색하는 것은 다소 어려운 주제입니다.

10 reference-request  machine-learning  lg.learning  ai.artificial-intel  online-learning 

샘플 쿼리를 사용 하고 균일하게 분포 된 적절한 PAC 학습 2-DNF 수식 의 쿼리 복잡성에 대한 최신 결과는 무엇입니까 ? 아니면 사소한 것이 있습니까? 나는 학습 이론에 전혀 익숙하지 않으며이 질문은 다른 분야에서 동기를 부여 받았기 때문에 그 대답은 분명 할 것입니다. 나는 Kearns와 Vazirani의 책을 확인했지만 그들은이 설정을 명시 …

10 reference-request  lg.learning  boolean-functions 

랜덤 포레스트는 실무자들 사이에서 가장 효과적인 분류 기술 중 하나로 명성을 얻고 있습니다. 그러나 우리는 학습 이론 문헌에서 그것들을 많이 만나지 않습니다. 이 이론을 깊이 탐구하고 싶다면 어디에서 시작해야할까요?

9 machine-learning  lg.learning 

포인트 가 있다고 가정하십시오 . 이들은 Voronoi 다이어그램을 유도합니다. 각 포인트에 레이블을 할당하면 에 이진 함수가 유도 됩니다. 질문 : 일부 가능한 모든 이진 함수의 VC 치수는 무엇입니까?케이케이k아르 자형디아르 자형디\mathbb{R}^d케이케이k±±\pm아르 자형디아르 자형디\mathbb{R}^d케이케이k 포인트와 이러한 포인트의 일부 표시?

9 cg.comp-geom  machine-learning  lg.learning  convex-geometry  high-dimensional-geometry 

나는 구체적으로 n 비트나 의사 결정 목록 또는 {0,1} ^ n에 포함 된 다른 "간단한"언어를 결합하지 않고 임의로 긴 문자열을 허용하는 언어 군을 의미합니다. 나는 "논리 이론적"언어와는 달리 "자율 이론적"정규 언어에 대해 묻고있다. 관련 복잡성 파라미터 n은 최소 수용 DFA의 크기입니다. 간결하게 말하면, 효율적으로 PAC를 배울 수있는 것으로 알려진 흥미로운 …

9 automata-theory  machine-learning  lg.learning