human
Veuillez expliquer ce qu'est la "complexité de l'échantillon"
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La complexité de l'échantillon d'un algorithme d'apprentissage automatique représente le nombre d'échantillons d'apprentissage dont il a besoin pour apprendre avec succès une fonction cible.
Plus précisément, la complexité de l'échantillon est le nombre d'échantillons d'apprentissage que nous devons fournir à l'algorithme, de sorte que la fonction renvoyée par l'algorithme se situe dans une erreur arbitrairement petite de la meilleure fonction possible, avec une probabilité arbitrairement proche de 1.
Il existe deux variantes de complexité de l'échantillon :
Le théorème No free lunch , discuté ci-dessous, prouve qu'en général, la complexité de l'échantillon fort est infinie, c'est-à-dire qu'il n'y a pas d'algorithme capable d'apprendre la fonction cible globalement optimale en utilisant un nombre fini d'échantillons d'apprentissage.
Cependant, si nous ne nous intéressons qu'à une classe particulière de fonctions cibles (par exemple, uniquement des fonctions linéaires), la complexité de l'échantillon est finie et dépend linéairement de la dimension VC de la classe de fonctions cibles.