« Dimension de Vapnik-Chervonenkis » : différence entre les versions


Aucun résumé des modifications
Balise : Éditeur de wikicode 2017
Aucun résumé des modifications
Balise : Éditeur de wikicode 2017
Ligne 4 : Ligne 4 :
[[Catégorie:App-profond-livre]]
[[Catégorie:App-profond-livre]]
[[Catégorie:Apprentissage profond]]  
[[Catégorie:Apprentissage profond]]  
[[Catégorie:Scotty]]


== Définition ==
== Définition ==

Version du 31 décembre 2019 à 21:48

en construction

Définition

La dimension VC mesure la capacité q'un classificateur binaire. La dimension VC est définie comme étant la plus grande valeur possible de telle qu'il existe un ensemble d'apprentissage de points différents que le classificateur peut étiqueter arbitrairement.

Français

dimension de Vapnik-Chervonenkis

dimension VC

Anglais

VC dimension


Source : L'apprentissage profond, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville Éd. Massot 2018 page 131



Contributeurs: Jacques Barolet, wiki