VC次元 - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」VC次元 (Vapnik-Chervonenkis dimension)† バイナリ関数のクラスが点集合をshatterするとは，バイナリのラベルをそれらの点にどのようにつけても，それらの点を分離するような関数がそのクラスに含まれること． \(n\)個の点であれば，任意の点の配置とラベル付けに対して，shatterできるような関数がクラスに含まれるが，それ以上点を増やすとshatterできなくなる場合があるとき，その関数クラスのVC次元は \(n\)． -- しましま 汎化誤差を評価するために導入された学習機械の複雑さを表す指標． なんでこんなものを導入したかというと．．． 汎化誤差と経験誤差との違いを評価する際に，学習機械のパラメータ \(\theta\) を固定すれば （つまり正解を知っていれば）大数の法則が使えるが，真の \(\theta\) は知らないので， その違いをまず \(\
