Abstract-A testsekvens används för att välja den bästa regeln från en rik klass av diskrimineringsregler som definieras i termer av utbildning sekvens. Vapnik-Chervonkis och därmed sammanhängande ojämlikheter används för att få distributionsfria gränser på skillnaden mellan sannolikheten för fel o € den valda regeln och sannolikheten för fel av den bästa regeln i den givna klassen. Gränserna används för att bevisa konsekvens och asymptotisk optimalitet för flera populära klasser, inklusive linjära discriminatorer, närmaste granne regler, kärnan-baserade regler, histogram regler, binära träd klassificerare, och Fourier serie klassificerare. I synnerhet kan metoden användas för att välja utjämning parameter i kärnan-baserade regler, att välja k i k-nearest granne regel, och att välja mellan parametriska och icke-parametriska regler. Index Terms-Automatisk parameterval, empirisk risk, feluppskattning, ickeparametrisk regel, sannolikhet för fel, statistisk mönsterigenkänning, Vapnik-Chervonenkis ojämlikhet. N mönsterigenkänning, använder vi normalt data, antingen direkt (via formler) eller indirekt (genom att tjuvtitta), i valet av en diskriminering regel och / eller dess parametrar. Till exempel kan en snabb granskning av data övertyga oss om att en linjär diskriminator är lämplig i en given situation. Den faktiska positionen för det diskriminerande hyperplanet bestäms vanligen av datan. Med andra ord väljer vi vår diskriminator från en klass D av diskriminatorer. Denna klass kan vara liten (t.ex., 'alla k-nearest granne regler') eller stor (t.ex., "alla linjära och kvadratiska discriminatorer, och alla icke-parametriska discriminatorer av kärnan typ med utjämningsfaktor h > 0"). Om vi visste den underliggande fördelningen av data, då urvalsprocessen skulle vara enkel: vi skulle välja Bayes regeln. Tyvärr, Bayes regeln är inte i D om vi inte har otroligt tur. Dessutom är den underliggande distributionen inte känd. Därför är det viktigt att veta hur nära vi är utförandet av den bästa diskriminator i D. Om D är tillräckligt stor, sedan förhoppningsvis, prestanda den bästa diskriminator i det är nära den Bayes diskriminator. Det finns två frågor här som bör skiljas från varandra. 1) Närheten av den bästa delen av D till Bayes regeln.
För en diskussion om dessa och andra relaterade delningsregler i samband med mönsterigenkänning hänvisar vi till REF:s undersökningsdokument.
Automatic Pattern Recognition: A Study of the Probability of Error
{'venue': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'journal': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}