Я задал этот вопрос в перекрестной проверке вопросов и ответов, но, похоже, он связан с CS гораздо больше, чем со статистикой. Можете ли вы привести примеры алгоритмов машинного обучения, которые изучают статистические свойства набора данных, а не отдельные наблюдения, то есть используют...
Генетические алгоритмы развиваются в меньшем количестве поколений с большей популяцией, но также требуют больше времени для вычисления поколения. Существуют ли какие-то руководящие принципы для уравновешивания этих двух факторов, чтобы как можно скорее найти жизнеспособное решение? Кроме того, это...
Известно, что для обучения PAC существуют естественные классы понятий (например, подмножества списков решений), для которых существуют полиномиальные разрывы между сложностью выборки, необходимой для теоретического обучения информации неограниченным в вычислительном отношении учеником, и сложностью...
Лемма Джонсона-Линденштраусса позволяет представлять точки в многомерном пространстве в точки в более низком измерении. При нахождении низкоразмерных пространств наилучшего соответствия стандартная методика заключается в том, чтобы найти разложение по сингулярному значению и затем взять...
у меня есть набор данных из тысяч точек и средство измерения расстояния между любыми двумя точками, но точки данных не имеют размерности. я хочу алгоритм, чтобы найти кластерные центры в этом наборе данных. Я полагаю, что поскольку данные не имеют измерений, центр кластера может состоять из...
Немного предыстории: Я заинтересован в поиске «менее известных» нижних границ (или результатов твердости) для задачи «Обучение с ошибками» (LWE) и их обобщений, таких как «Обучение с ошибками над кольцами». Для конкретных определений и т. Д., Вот хороший обзор Регева:...
На cs.stackexchange я спросил о scala-библиотеке algebird на github, размышляя о том, почему им может понадобиться пакет абстрактной алгебры. Страница GitHub имеет несколько подсказок: Реализации Monoids для интересных алгоритмов аппроксимации, таких как фильтр Блума, HyperLogLog и CountMinSketch....
Вот проблема с похожим вкусом к изучению хунт: Входные данные: функция f:{0,1}n→{−1,1}f:{0,1}n→{−1,1}f: \{0,1\}^n \rightarrow \{-1,1\} , представленная оракулом членства, то есть оракулом, который дал xxx , возвращает f(x)f(x)f(x) . Цель: Найти вложенный куб SSS из {0,1}n{0,1}n\{0,1\}^n с объемом...
Хорошо известно, что для концептуального класса с размерностью VC достаточно получить помеченные примеры для PAC learn . Мне не ясно, является ли алгоритм обучения PAC (который использует эти многочисленные образцы) правильным или неправильным? В учебниках Кернса и Вазирани, а также Энтони и Биггса...
DDD{0,1}d×{0,1}{0,1}d×{0,1}\{0,1\}^d\times \{0,1\}CCCf:{0,1}d→{0,1}f:{0,1}d→{0,1}f:\{0,1\}^d\rightarrow\{0,1\}f∈Cf∈Cf \in Cerr(f,D)=Pr(x,y)∼D[f(x)≠y]err(f,D)=Pr(x,y)∼D[f(x)≠y]err(f,D) = \Pr_{(x,y) \sim D}[f(x) \neq y]OPT(C,D)=minf∈C err(f,D)OPT(C,D)=minf∈C err(f,D)OPT(C,D) = \min_{f \in C}\...
Дана Англюин ( 1987 ; pdf ) определяет модель обучения с помощью запросов на членство и теоретических запросов (контрпримеры к предложенной функции). Она показывает, что регулярный язык, представленный минимальным DFA из состояний, может быть изучен за полиномиальное время (где предложенные функции...
Я знаком с алгоритмом градиентного спуска, который может найти локальный минимум (максимум) данной функции. Есть ли какая-либо модификация градиентного спуска, которая позволяет найти абсолютный минимум (максимум), где функция имеет несколько локальных экстремумов? Существуют ли общие методы, как...
Хорошо известно, что для классического обучения PAC необходимы примеры , чтобы получить границу ошибки ε whp, где d - это VC-размерность концептуального класса.Ω(d/ε)Ω(d/ε)\Omega(d/\varepsilon)εε\varepsilonddd Известно ли, что примеры нужны в агностическом...
Какие классификаторы машинного обучения являются наиболее распараллеливаемыми? Если бы у вас была трудная проблема классификации, ограниченное время, но приличная сеть компьютеров для работы, с какими классификаторами вы бы попробовали? С моей стороны это выглядит как некоторые стандартные...
Я довольно хорошо знаком с теорией, лежащей в основе VC-Dimension, но сейчас я смотрю на последние (последние 10 лет) достижения в теории статистического обучения: (локально) средние Радемахера, лемма о конечных классах Массарта, Покрывающие числа, Цепочки, Дадли Теорема, псевдоразмерность,...
Недавно я прочитал приличное количество статей CoLT. Хотя я не борюсь с отдельными статьями (по крайней мере, не больше, чем я обычно борюсь с другими теоретическими работами), я не чувствую, что у меня есть хорошее широкое понимание области в целом. Существуют ли стандартные тексты, обзоры или...
В частности, я прошу ресурсы, чтобы узнать о системах машинного обучения, которые могут обновлять свои соответствующие сети убеждений (или эквивалент) во время работы. Я даже сталкивался с несколькими, хотя не смог их добавить в закладки. Как вы можете себе представить, это довольно сложная тема...
Background––––––––––––––Background_\underline{\bf Background} В 2005 году Регев [1] представил проблему «Обучение с ошибками» (LWE) - обобщение проблемы «Обучение с ошибками». Предположение о сложности этой задачи для определенных вариантов параметров теперь лежит в основе доказательств...
Предположим, у меня есть Кkk указывает на RdRd\mathbb{R}^d, Они вызывают диаграмму Вороного. Если я назначу каждому изkkk указывает ±±\pm метка, они вызывают двоичную функцию на RdRd\mathbb{R}^d, Вопрос: какова VC-размерность всех таких возможных бинарных функций, вызванных некоторымиkkk очки и...
Я ищу VC-размерность следующей заданной системы. вселенная U= {п1,п2, ... ,пм}U={p1,p2,…,pm}U=\{p_1,p_2,\ldots,p_m\} такой, что U⊆р3U⊆R3U\subseteq \mathbb{R}^3, В заданной системерR\mathcal{R} каждый набор S∈ RS∈RS\in \mathcal{R} соответствует сфере в R3R3\mathbb{R}^3 такой, что множество SSS...