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强可学习在什么条件下与弱可学习等价

2009年10月27日星期二上午 11:08

Kearns和Valiant(1988,1994)在PAC的基础上，提出弱可学习的理论。他这样描述一个概念是弱可学习：F(x)是自然模型，f(x)是从样本集学习后建立的模型，|F(x)-f(x)|≤ε成立的概率大于(1/2)+δ,0≤δ≤1/2。这意味着，一个概念如果是弱可学习的，那么只要求一个弱可学习算法产生的模型的精度高于50%，也就是比随机猜想稍好。同时他将满足PAC原始定义的概念可学习称为强可学习。进而，他问了如下一个问题，强可学习在什么条件下与弱可学习等价。

1990年，Schapire回答了这个问题。他使用构造的方法证明：一个概念弱可学习的充要条件是这个概念强可学习。这是一个有些“不可思议”的结论。正是由于这个定理，开始了至今还在人们关注视野中的一类机器学习的研究，机器学习研究者将这类学习方式称为集群学习(Ensemble Learning)。

出处：江岭师弟的博客：

http://hi.baidu.com/timeless/blog/item/c128dd543a40eb52d1090640.html

转载于:https://www.cnblogs.com/foamliu/archive/2009/12/24/1631520.html

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