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normalized maximum likelihood
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基于统一 PAC-Bayesian-Rademacher-Shtarkov-MDL 复杂度的紧致过量风险界
提出了一种新的学习理论复杂性概念,它在经验风险最小化和贝叶斯估计器的情况下分别以数据无关的 Rademacher 复杂度和数据相关的信息复杂度进行上限绑定,并通过 Rademacher 复杂度将其与 $L_2 (P)$ 熵进行关联。该研究进
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7 years ago
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