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2018 | OriginalPaper | Chapter

6. Mathematical Foundations for Supervised Learning

Authors : Mark Hoogendoorn, Burkhardt Funk

Published in: Machine Learning for the Quantified Self

Publisher: Springer International Publishing

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Abstract

In this chapter the theoretical underpinning of supervised learning are discussed. The whole supervised machine learning process is explained from a more formal perspective as well as some underlying theories. The theories discussed include concepts such as PAC learnability and VC dimensions. The implications of these theories are discussed.

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Footnotes
1
In machine learning the terms function and model are often used interchangeably.
 
2
For reasons of simplicity, we drop the index j of observations \((x_j, y_j)\) in the following paragraphs.
 
Metadata
Title
Mathematical Foundations for Supervised Learning
Authors
Mark Hoogendoorn
Burkhardt Funk
Copyright Year
2018
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-66308-1_6

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