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State Cover's theorem
Given a set of training data that is not linearely separable, one can with high probability transform it into a training set that is linearly separable by projecting it into a higher dimension space via non-linear transformation.
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Quelle: CI Teil 1 Lecture 5
Quelle: CI Teil 1 Lecture 5
Karteninfo:
Autor: Sepp Samuel
Oberthema: Telematik
Thema: Computational Intelligence
Schule / Uni: TU Graz
Veröffentlicht: 02.07.2014