统计学习方法中的VC维(Vapnik–Chervonenkis dimension)是什么？
2024-02-15 阅读 21
VC维是一种用来衡量一个假设空间的表示能力的指标。在统计学习中，VC维描述了一个假设空间能够拟合任意训练数据集的能力。具体来说，一个假设空间的VC维是指该空间能够对任意大小的训练数据集进行分类的最大能力。VC维越大，表示假设空间的表达能力越强，可以更灵活地拟合训练数据，但也可能导致过拟合。VC维的概念是由Vladimir Vapnik和Alexey Chervonenkis提出的，被广泛应用于机器学习和统计学习理论中。
更新于 2024年04月10日
