成为VIP会员查看完整内容
VIP会员码认证
首页
主题
发现
会员
服务
注册
·
登录
PAC学习理论
关注
4
PAC学习理论不关心假设选择算法,他关心的是能否从假设空间H中学习一个好的假设h。此理论不关心怎样在假设空间中寻找好的假设,只关心能不能找得到。现在我们在来看一下什么叫“好假设”?只要满足两个条件(PAC辨识条件)即可
综合
百科
VIP
热门
动态
论文
精华
The Good, the Bad, and the (Un)Usable: A Rapid Literature Review on Privacy as Code
Arxiv
0+阅读 · 3月2日
Do PAC-Learners Learn the Marginal Distribution?
Arxiv
0+阅读 · 3月3日
A Characterization of List Regression
Arxiv
0+阅读 · 3月4日
On Fast SC-based Polar Decoders: Metric Polarization and a Pruning Technique
Arxiv
0+阅读 · 3月19日
A Practical Theory of Generalization in Selectivity Learning
Arxiv
0+阅读 · 3月10日
PAC Learning with Improvements
Arxiv
0+阅读 · 3月5日
A View of the Certainty-Equivalence Method for PAC RL as an Application of the Trajectory Tree Method
Arxiv
0+阅读 · 2月21日
Universal Rates of Empirical Risk Minimization
Arxiv
0+阅读 · 1月30日
Proper Learnability and the Role of Unlabeled Data
Arxiv
0+阅读 · 2月14日
Statistical Query Hardness of Multiclass Linear Classification with Random Classification Noise
Arxiv
0+阅读 · 2月17日
Is Efficient PAC Learning Possible with an Oracle That Responds 'Yes' or 'No'?
Arxiv
0+阅读 · 2月24日
Do PAC-Learners Learn the Marginal Distribution?
Arxiv
0+阅读 · 2月18日
Do PAC-Learners Learn the Marginal Distribution?
Arxiv
0+阅读 · 2月13日
PAC Learning is just Bipartite Matching (Sort of)
Arxiv
0+阅读 · 2月2日
On Agnostic PAC Learning in the Small Error Regime
Arxiv
0+阅读 · 2月13日
参考链接
提示
微信扫码
咨询专知VIP会员与技术项目合作
(加微信请备注: "专知")
微信扫码咨询专知VIP会员
Top