Участник:Tolstikhin/TODO
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
Строка 1: | Строка 1: | ||
+ | '''Статьи к прочтению''' | ||
+ | # Convexity, Classification, and Risk Bounds - Peter Bartlett | ||
+ | # AdaBoost is Consistent - Peter bartlett | ||
+ | |||
'''Concentration Inequalities''' | '''Concentration Inequalities''' | ||
#[[Media:Tolst2011talagrandrev.pdf|Концентрация меры, неравенство Талаграна.]] | #[[Media:Tolst2011talagrandrev.pdf|Концентрация меры, неравенство Талаграна.]] |
Версия 15:49, 6 мая 2011
Статьи к прочтению
- Convexity, Classification, and Risk Bounds - Peter Bartlett
- AdaBoost is Consistent - Peter bartlett
Concentration Inequalities
- Концентрация меры, неравенство Талаграна.
- Текст, в котором я попытался наглядно продемонстрировать применение метода Талаграна (неравенства Талаграна) для изучения концентрации случайных величин вокруг их медиан. В качестве примера приводится задача о длине максимальной возрастающей подпоследовательности случайной последовательности. В заключение приводится оценка для функционала равномерного отклонения частот, полученная с помощью метода Талаграна.
- Полученная в последнем разделе текста оценка весьма завышена. Более аккуратный подход даёт следующее неравенство: .
- Энтропийный подход Ledoux.
- Скоро появится обзорный текст по примеру текста выше.
Rademacher Complexity
- Оценка равномерного по классу алгоритмов отклонения частот с помощью Радемахеровского среднего.
- В тексте представлен способ оценивать равномерное по классу алгоритмов A отклонение частот с помощью Радемахеровского среднего (Rademacher avarage) класса A в слабой вероятностной аксиоматике. В тексте рассмотрен случай равных по объему обучающих и контрольных выборок ().
- Неравенство для математического ожидания равномерного отклонения и радемахеровского среднего.
- В тексте представлено утверждение, связывающее в слабой вероятностной аксиоматике математическое ожидание равномерного по классу алгоритмов А отклонения частот от вероятностей с Радемахеровским средним. Случай .