Titlebook: Algorithmisches Lernen; Paul Fischer Textbook 1999 Springer Fachmedien Wiesbaden 1999 Algorithmen.Boosting.Computer.Forschung.Informatik.L

Expertise

Anticoagulant

Schwache Lerner und Boosting,r konstruieren kann, wenn sie „nur ein bißchen besser sind als ein Münzwurf“. Diesen Prozeß, die Güte eines Verfahrens zu erhöhen, bezeichnet man (nicht nur in der Lerntheorie) als ., übersetzt etwa . Die Ergebnisse, die in diesem Kapitel vorgestellt werden, stammen im wesentlichen von Schapire [Sch90].

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Nichtlernbarkeit, nicht streng, also durch sich selbst, lernbar sind. Dann werden wir Beispiele für Konzeptklassen kennenlernen, die auch durch beliebige Hypothesenklassen nicht lernbar sind. All diese Resultate gelten relativ zu gewissen komplexitätstheoretischen Annahmen wie zum Beispiel . oder bauen auf der Sicherheit von kryptografischen Systemen auf.

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https://doi.org/10.1007/978-3-658-08415-8 für diese Situation und zeigen, welche Strategien dann noch ein erfolgreiches Lernen erlauben. Wir werden genaue Schranken für die Größe des noch gerade tolerierbaren Rauschens angeben. Ein drittes Modell, das eingeschränkte Versionen der beiden anderen kombiniert, wird abschließend kurz diskutiert.

强制性

Psa617

Lernen aus verrauschten Beispielen, für diese Situation und zeigen, welche Strategien dann noch ein erfolgreiches Lernen erlauben. Wir werden genaue Schranken für die Größe des noch gerade tolerierbaren Rauschens angeben. Ein drittes Modell, das eingeschränkte Versionen der beiden anderen kombiniert, wird abschließend kurz diskutiert.

某人

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表主动

Schwache Lerner und Boosting, sondern es muß auch ein beliebig kleiner Fehler mit einer beliebig hohen Zuverlässigkeit erreicht werden können. In diesem Kapitel werden wir Algorithmen betrachten, die die Fehler- oder Zuverlässigkeitsbedingung oder beide nicht erfüllen. Wir werden sehen, daß man aus solchen Algorithmen PAC-Lerne

DRILL