大数据下的PAC_Bayesian学习理论综述_杨雪冰.pdfVIP

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2017-07-28 发布于浙江
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大数据下的PAC_Bayesian学习理论综述_杨雪冰

（）（）：，山西大学学报自然科学版３８３１３－４１９２０１５４（）ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｈａｎｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔＮａｔ．Ｓｃｉ．Ｅｄ．　　　ｙ　：（）文章编号　０２５３３９５２０１５０３４１３７　－２－０－０大数据下的ＰＡＣ学习理论综述－Ｂａｅｓｉａｎｙ杨，，雪冰张文生杨阳（，）中国科学院自动化研究所北京１００１９０：（） “ ” 。，摘要概率近似正确ＰＡＣ是研究可学习的理论框架近年来研究人员融合贝叶斯方法与不依赖分布的　。性能度量提出了所谓的学习理论该理论因其对于任意概念空间任意测度的先验均能给出泛ＰＡＣＰＡＣａｅｓｉａｎ－Ｂｙ。化误差界而在人工智能不同领域的相关算法分析中得到广泛应用文章综述了ＰＢ学习理论的由来及ＡＣａｅｓｉａｎ－ｙ，，。其核心思想进而结合大数据的特点论述了适合于大数据相关算法的理论分析ＰＡＣａｅｓｉａｎ－Ｂｙ关：；；；键词Ｐ界学习理论贝叶斯学习大数据ＡＣａｅｓｉａｎ－Ｂｙ中图分类号：文献标志码：：／（）ＴＤＰ１８１ＡＯＩ１０．１３４５１．ｃｎｋｉ．ｓｈａｎｘｉ．ｕｎｉｖｎａｔ．ｓｃｉ．．２０１５．０３．００５　　　　　　ｊＡＳＢｕｒｖｅｏｆＰＡＣａｅｓｉａｎＬｅａｒｎｉｎＴｈｅｏｒｆｏｒＢｉＤａｔａ－　ｙ　ｙ　ｇｙ　ｇ　　　　