La dimensión VC (del inglés Vapnik-Chervonenkis dimension) es una medida de la de los algoritmos de clasificación estadística, definida como la cardinalidad del mayor conjunto de puntos que el algoritmo puede separar. Es un concepto central en la , y fue originalmente definido por y .

Property Value
dbo:abstract
  • La dimensión VC (del inglés Vapnik-Chervonenkis dimension) es una medida de la de los algoritmos de clasificación estadística, definida como la cardinalidad del mayor conjunto de puntos que el algoritmo puede separar. Es un concepto central en la , y fue originalmente definido por y . (es)
  • La dimensión VC (del inglés Vapnik-Chervonenkis dimension) es una medida de la de los algoritmos de clasificación estadística, definida como la cardinalidad del mayor conjunto de puntos que el algoritmo puede separar. Es un concepto central en la , y fue originalmente definido por y . (es)
dbo:wikiPageExternalLink
dbo:wikiPageID
  • 662298 (xsd:integer)
dbo:wikiPageLength
  • 3296 (xsd:integer)
dbo:wikiPageRevisionID
  • 126704016 (xsd:integer)
dct:subject
rdfs:comment
  • La dimensión VC (del inglés Vapnik-Chervonenkis dimension) es una medida de la de los algoritmos de clasificación estadística, definida como la cardinalidad del mayor conjunto de puntos que el algoritmo puede separar. Es un concepto central en la , y fue originalmente definido por y . (es)
  • La dimensión VC (del inglés Vapnik-Chervonenkis dimension) es una medida de la de los algoritmos de clasificación estadística, definida como la cardinalidad del mayor conjunto de puntos que el algoritmo puede separar. Es un concepto central en la , y fue originalmente definido por y . (es)
rdfs:label
  • Dimensión VC (es)
  • Dimensión VC (es)
owl:sameAs
prov:wasDerivedFrom
foaf:isPrimaryTopicOf
is dbo:wikiPageRedirects of
is owl:sameAs of
is foaf:primaryTopic of