Stabilitas (teori pemelajaran): Perbedaan antara revisi
Konten dihapus Konten ditambahkan
Dibuat dengan menerjemahkan halaman "Stability (learning theory)" |
Dibuat dengan menerjemahkan halaman "Stability (learning theory)" |
||
Baris 38:
Sedemikian sehingga peta pembelajaran <math>L</math> didefinisikan sebagai pemetaan dari <math>Z_m</math> ke dalam <math>H</math>, memetakan himpunan data latih <math>S</math> ke suatu fungsi <math>f_S</math> dari <math>X</math> ke <math>Y</math> . Di sini, kita hanya mempertimbangkan algoritma deterministik dimana <math>L</math> simetris terhadap <math>S</math>, yaitu tidak bergantung pada urutan elemen dalam data latih. Selanjutnya, kita asumsikan bahwa semua fungsi dapat diukur dan semua himpunan dapat dihitung.
Kesalahan empiris dari <math>f</math> adalah <math>I_S[f] = \frac{1}{n}\sum V(f,z_i)</math> .
Baris 111 ⟶ 109:
== Algoritma yang stabil ==
* [[Regresi linear|Regresi linier]] <ref>Elisseeff, A. A study about algorithmic stability and
Baris 128 ⟶ 125:
== Referensi ==
<references group="" responsive="1"></references>
== Bacaan lebih lanjut ==
|