{ "items" : [
    { "id" : "http://dbpedia.org/resource/Vapnik–Chervonenkis_dimension"
      "properties" : {
        "http://www.w3.org/2002/07/owl#sameAs" : [ "http://es.dbpedia.org/resource/Dimensión_VC" ] } },

    { "id" : "http://es.wikipedia.org/wiki/Dimensión_VC"
      "properties" : {
        "http://xmlns.com/foaf/0.1/primaryTopic" : [ "http://es.dbpedia.org/resource/Dimensión_VC" ] } },

    { "id" : "http://es.dbpedia.org/resource/Dimension_VC"
      "properties" : {
        "http://dbpedia.org/ontology/wikiPageRedirects" : [ "http://es.dbpedia.org/resource/Dimensión_VC" ] } },

    { "id" : "http://es.dbpedia.org/resource/Dimensión_VC"
      "properties" : {
        "http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#label" : [ "Dimensión VC" ] ,
        "http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#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 ." ] ,
        "http://www.w3.org/2002/07/owl#sameAs" : [ "http://rdf.freebase.com/ns/m.01shr2" ] ,
        "http://purl.org/dc/terms/subject" : [ "http://es.dbpedia.org/resource/Categoría:Algoritmos",
          "http://es.dbpedia.org/resource/Categoría:Dimensión",
          "http://es.dbpedia.org/resource/Categoría:Aprendizaje_automático" ] ,
        "http://xmlns.com/foaf/0.1/isPrimaryTopicOf" : [ "http://es.wikipedia.org/wiki/Dimensión_VC" ] ,
        "http://dbpedia.org/ontology/wikiPageID" : [ 662298 ] ,
        "http://dbpedia.org/ontology/wikiPageRevisionID" : [ 126704016 ] ,
        "http://dbpedia.org/ontology/wikiPageExternalLink" : [ "https://web.archive.org/web/20050511031259/http:/www-2.cs.cmu.edu/~awm/tutorials/vcdim.html" ] ,
        "http://dbpedia.org/ontology/wikiPageLength" : [ 3296 ] ,
        "http://www.w3.org/ns/prov#wasDerivedFrom" : [ "http://es.wikipedia.org/wiki/Dimensión_VC?oldid=126704016&ns=0" ] ,
        "http://dbpedia.org/ontology/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 ."] } } }
