버전 공간

버전 공간이는 알려진 데이터 세트와 일치하는 개념 학습의 모든 가설의 하위 집합이며, 일반적으로 콘텐츠에 수렴하는 데 사용됩니다.

버전 공간 학습은 머신 러닝, 특히 이진 분류에 대한 논리적 접근 방식입니다. 버전 공간 학습 알고리즘은 논리적 진술의 집합으로 간주되는 미리 결정된 가설 공간을 검색합니다.

2차원 공간(오른쪽 그림)에서의 "사각형" 가설의 경우, 녹색 더하기 기호는 양의 샘플을 나타내고 빨간색 원은 음의 샘플을 나타냅니다. GB는 최대 일반적인 긍정적 가설 경계이고, SB는 최대 특정 긍정적 가설 경계입니다. GB와 SB로 둘러싸인 영역의 사각형은 버전 공간의 가설입니다. 즉, GB와 SB로 둘러싸인 영역이 버전 공간입니다.

가설의 일반화 능력을 순위로 매겨야 하는 경우, 버전 공간을 두 개의 상한과 하한인 GB와 SB로 표현할 수 있습니다. 학습 과정 동안 학습 알고리즘은 두 개의 대표 집합 GB와 SB에서만 작동할 수 있습니다.

참고문헌

【1】https://www.jishux.com/p/1eaaad466795eb5c