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ウィキペディア英語版での「VC dimension」の意味 |
VC dimension
出典:『Wikipedia』 (2011/04/28 17:54 UTC 版)
英語による解説
ウィキペディア英語版からの引用
引用
In statistical learning theory, or sometimes computational learning theory, the VC dimension (for Vapnik–Chervonenkis dimension) is a measure of the capacity of a statistical classification algorithm, defined as the cardinality of the largest set of points that the algorithm can shatter. It is a core concept in Vapnik–Chervonenkis theory, and was originally defined by Vladimir Vapnik and Alexey Chervonenkis.
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