The theoretical foundations of statistical learning theory based on fuzzy random samples in Sugeno measure space
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Notice bibliographique
Résumé
Statistical learning theory is regarded as an appropriate theory to deal with learning problems on small samples, and it has now become a novel research interest of the machine learning field. However, the theory is based on real-valued random samples and established on probability measure space; it rarely deals with learning problems based on fuzzy random samples and established on Sugeno measure space. It is well known that fuzzy random samples and Sugeno measure space are interesting and important extensions of real-valued random samples and probability measure space, respectively. Therefore, the statistical learning theory based on fuzzy random samples in Sugeno measure space is further discussed in this paper. Firstly, based on definitions of the distribution function and the expected value of fuzzy random variables in Sugeno measure space, the Hoeffding inequality of fuzzy random variables is proved. Secondly, for the sake of completeness of the paper, the key theorem of learning theory based on fuzzy random samples in Sugeno measure space is introduced. Finally, the bounds on the rate of uniform convergence of a learning process based on fuzzy random samples in Sugeno measure space are constructed.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle