推導機器學習模型的泛化誤差方法
推導模型的泛化誤差方法 泛化誤差的估計方法包括下列幾種方式，可以直接點擊下面的連結，會開啟新分頁。 Rademacher Complexity (拉德馬赫複雜度) VC 維度（Vapnik-Chervonenkis 維度） Hoeffding 不等式（Hoeffding’s Inequality） PAC 學習框架中的界限（Probably Approxim
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機器學習模型複雜度的指標：VC維度
VC 維度（Vapnik-Chervonenkis 維度）是一種統計分類模型複雜性的指標。它由 Vladimir Vapnik 和 Alexey Chervonenkis 提出，主要用於學習理論（Learning Theory）和統計學中。
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