機械学習 – AMFiL

楠岡成雄「Rademacher 複雑度と正則化」§4 一様大数の法則

公開: 2024/9/6
最終更新: 2024/9/6

$(E, \mathcal {E})$ を可測空間、 $\mathcal {M}(E)$ を $E$ 上の可測関数全体とする。

　命題 4.1. $\mathcal {K}$ を $\mathcal {M}(E)$ の空でない部分集合とし、 $\nu$

公開: 2024/8/30
最終更新: 2024/8/30

　定義 3.5.

$\mathcal {K}$ を $\mathcal {M}(E)$ の空でない部分集合とする。 $\hat {\mathcal {Q}}_n(\cdot ; \mathcal {K}) : E^{2n}\rightarrow$

公開: 2024/8/23
最終更新: 2024/8/23

　 $(E, \mathcal {E})$ を可測空間、 $\mathcal {M}(E)$ を $E$ 上の可測関数全体とする。

　定義 3.1.

公開: 2024/8/16
最終更新: 2024/8/16

　命題 2.1. $p\in [0, 1]$ とする。この時 $p\exp \left((1-p)u\right) + (1-p)\exp (-pu) \leq \exp (u^2/8), \ \ \ \$

公開: 2024/8/9
最終更新: 2024/8/9

$(E, \mathcal {E})$ は可測空間、 $\Theta$ は距離空間とする。 $\Theta$ をパラメータの集合と考える。 $F : E\times \Theta \rightarrow \mathbb {R}$ は可測関数であり、 $F(x, \cdot$ … 続きを読む