在机器学习理论中概念类 是基数最大的设置可以是粉碎的通过.如果任意大的集可以被,则VC-维称为。给定一个概念类 ,的VC维度有时表示.
有几种模型用于可视化破碎过程,因此有许多不同的Vapnik-Chervonenkis维度模型。特别地,这是常用的间隔(和工会)在实线,矩形和正方形在中飞机,超平面等。
也有一些结果在不同程度上量化了VC-维度。例如,可以显示有限的,有限的 概念类 满足
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更多需要尝试的事情:
克里斯托弗·斯托弗“Vapnik-Chervonenkis维度”摘自数学世界--创建的Wolfram Web资源通过埃里克·韦斯特因.https://mathworld.wolfram.com/Vapnik-ChervonenkisDimension.html