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A new principle for measuring the generalization performance of SVMs

机译:测量SVM泛化性能的新原理

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摘要

A new method for estimating the VC dimension in advance is proposed, which can be taken as a principle for measuring the generalization performance of SVMs. Our method adopts the two-order statistic of training samples and maintains consistency with the method for estimating the VC dimension in statistical learning theory. Our method can be applied to the problem of model selection and samples pre-processing. Simulation results show the feasibility and practicable of our method.
机译:提出了一种预先估计VC维的新方法,可以作为衡量SVM泛化性能的原理。我们的方法采用训练样本的二阶统计量,并与统计学习理论中的VC维估计方法保持一致。我们的方法可以应用于模型选择和样品预处理的问题。仿真结果表明了该方法的可行性和实用性。

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