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統計的学習理論(Rademacher Complexityを用いた期待損失の導出) - Counterfactualを知りたい
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統計的学習理論(Rademacher Complexityを用いた期待損失の導出) - Counterfactualを知りたい
はじめに 前回の記事では, 仮説集合が有限である場合の, 仮説の予測損失の上界をHoeffding's ineqを用い... はじめに 前回の記事では, 仮説集合が有限である場合の, 仮説の予測損失の上界をHoeffding's ineqを用いて導きました. しかし, 無限仮説集合に対しては同様の方法で実用的な上界を得ることは不可能でした. したがって, 今回は無限仮説集合に対応する方法の一つであるRademacher Complexityを用いて予測損失の上界を導いてみようと思います. 目次 はじめに 目次 定式化のおさらい Rademacher Complexity Rademacher Complexityの導入 Rademacher Complexityの推定 Uniform law of large numbers 損失を用いた時の予測損失の上界 さいごに 参考 定式化のおさらい 統計的学習理論のモチベーションをおさらいします. 前回記事をお読みいただいている方は読み飛ばしていただいても結構です. 入力