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VC维(Vapnik–Chervonenkis dimension)

 
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1、简介

        vc理论(Vapnik–Chervonenkis theory )是由 Vladimir Vapnik 和 Alexey Chervonenkis发明的。该理论试图从统计学的角度解释学习的过程。而VC维是VC理论中一个很重要的部分。

 

2、定义

 

        定义:对一个指示函数集,如果存在h个样本能够被函数集中的函数按所有可能的 种形式分开,则称函数集能够把h个样本打散;函数集的VC维就是它能打散的最大样本数目h.若对任意数目的样本都有函数能将它们打散,则函数集的VC维是无穷大.

        VC维反映了函数集的学习能力,VC维越大则学习机器越复杂(容量越大).学习能力越强。

 

        故有这样的结论,平面内只能找到3个点能被直线打散而不找到第4个。

 

        对于这个结论可以按如下方式理解:

        (1)平面内只能找到3个点能被直线打散:直线只能把一堆点分成两堆,对于3个点,要分成两堆加上顺序就有23种。其中A、B、C表示3个点,+1,-1表示堆的类别, {A→-1,BC→+1}表示A分在标号为-1的那堆,B和C分在标号为+1的那堆。这就是一种分发。以此类推。则有如下8种分法:

{A→-1,BC→+1},{A→+1,BC→-1}

{B→-1,AC→+1},{B→+1,BC→-1}

{C→-1,AB→+1},{C→+1,BC→-1}

{ABC→-1},{ABC→+1}

 

        (2)找不到4个点。假设有,则应该有24=16分法,但是把四个点分成两堆有:一堆一个点另一对三个点(1,3);两两均分(2,2);一堆四个另一堆没有(0,4)三种情况。对于第一种情况,4个点可分别做一次一个一堆的,加上顺序就有8种:

{A→-1,BCD→+1},{A→+1,BCD→-1}

{B→-1,ACD→+1},{B→+1,ACD→-1}

{C→-1,ABD→+1},{C→+1,ABD→-1}

{D→-1,ABC→+1},{D→+1,ABC→-1};

 

        对于第二种情况有4种:

{AB→-1,CD→+1},{AB→+1,CD→-1}

{AC→-1,BD→+1},{AC→+1,BD→-1}

        没有一条直线能使AD在一堆,BC在一堆,因为A、D处在对角线位置,B、C处在对角线位置。(这是我直观在图上找出来的)

 

        对于第三种情况有2种;

{ABCD→-1}

{ABCD→+1}

        所以总共加起来只有8+4+2=14种分法,不满足24=16分法,所以平面找不到4个点能被直线打散。

 

 

 

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