276
правок
Изменения
м
→Теория Вапника-ЧервоненкисаТеория Вапника-Червоненкинса
# Точность алгоритма может быть ниже, чем при кросс-валидации.
==== Теория Вапника-Червоненкиса<ref>[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%A0%D0%B0%D0%B7%D0%BC%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C_%D0%92%D0%B0%D0%BF%D0%BD%D0%B8%D0%BA%D0%B0-%D0%A7%D0%B5%D1%80%D0%B2%D0%BE%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B8%D1%81%D0%B0 Теория Вапника-Червоненкинса]</ref> ====
Идея данной теории заключается в следующем: чем более «гибкой» является модель, тем хуже ее обобщающая способность. Данная идея базируется на том, что «гибкое» решающее правило способно настраиваться на малейшие шумы, содержащиеся в обучающей выборке.
