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在线学习:随机平均,组合参数,可学习性

Online Learning: Random Averages, Combinatorial Parameters, and Learnability
课程网址: http://videolectures.net/nips2010_sridharan_online/  
主讲教师: Karthik Sridharan
开课单位: 康奈尔大学
开课时间: 2011-01-12
课程语种: 英语
中文简介:
我们通过定义几个复杂度度量来发展在线学习理论。其中包括统计学习理论中的Rademacher复杂性、覆盖数和脂肪破碎维度的类似物。这些复杂性度量之间的关系,它们与在线学习的联系,以及约束它们的工具。我们将这些结果应用于各种学习问题。我们提供了一个完整的描述在线学习能力在监督设置。
课程简介: We develop a theory of online learning by defining several complexity measures. Among them are analogues of Rademacher complexity, covering numbers and fat-shattering dimension from statistical learning theory. Relationship among these complexity measures, their connection to online learning, and tools for bounding them are provided. We apply these results to various learning problems. We provide a complete characterization of online learnability in the supervised setting.
关 键 词: 计算机科学; 机器学习; 在线学习
课程来源: 视频讲座网
最后编审: 2021-02-03:nkq
阅读次数: 42