We consider the fundamental question of learnability of a hypotheses class in the supervised learning setting and in the general learning setting introduced by Vladimir Vapnik. We survey classic results characterizing learnability in term of suitable notions of complexity, as well as more recent results that establish the connection between learnability and stability of a learning algorithm.


翻译:我们考虑了在弗拉基米尔·瓦普尼克的监督下学习环境和在弗拉基米尔·瓦普尼克提出的一般学习环境中,一个假设班的可学习性这一根本问题。 我们调查了典型的结果,从适当的复杂概念的角度来说明学习的可学习性,以及确定学习算法的可学习性和稳定性之间的联系的最新结果。

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Vladimir Vapnik 被称为统计学习理论之父,他出生于俄罗斯,1990 年底移居美国,在美国贝尔实验室一直工作到 2002 年,之后加入了普林斯顿的 NEC 实验室机器学习研究组,同时任哥伦比亚大学特聘教授。2006 年,Vladimir 称为美国工程院院士。2014年 Vladimir Vapnik 加入 Facebook 人工智能实验室。Vladimir Vapnik 在机器学习上有很多奠基之作,例如 Vapnik–Chervonenkis 理论,Vladimir 是主要发明者。 https://en.wikipedia.org/wiki/Vladimir_Vapnik https://scholar.google.com/citations?user=vtegaJgAAAAJ&hl=en
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