Complexity of hyperconcepts

نتاج البحث: نشر في مجلةمقالةمراجعة النظراء

1 اقتباس (Scopus)

ملخص

In machine-learning, maximizing the sample margin can reduce the learning generalization error. Samples on which the target function has a large margin (γ) convey more information since they yield more accurate hypotheses. Let X be a finite domain and S denote the set of all samples S ⊆ X of fixed cardinality m. Let H be a class of hypotheses h on X. A hyperconcepth is defined as an indicator function for a set A ⊆ S of all samples on which the corresponding hypothesis h has a margin of at least γ. An estimate on the complexity of the class H of hyperconcepts h is obtained with explicit dependence on γ, the pseudo-dimension of H and m.

اللغة الأصليةالإنجليزيّة
الصفحات (من إلى)2-10
عدد الصفحات9
دوريةTheoretical Computer Science
مستوى الصوت363
رقم الإصدار1
المعرِّفات الرقمية للأشياء
حالة النشرنُشِر - 25 أكتوبر 2006
منشور خارجيًانعم

بصمة

أدرس بدقة موضوعات البحث “Complexity of hyperconcepts'. فهما يشكلان معًا بصمة فريدة.

قم بذكر هذا