PAC-Bayes理论及应用研究综述 - 汤莉; 宫秀军; 何丽 (计算机科学与探索, 2015)
TP181; PAC-Bayes理论融合了贝叶斯定理和随机分类器的结构风险最小化原理，它作为一个理论框架，可得到最紧的泛化风险边界。分析了PAC-Bayes理论的研究背景和重要意义，介绍了PAC-Bayes理论框架及其在支持向量机上的应用，分别探讨了多种机器学习算法的PAC-Bayes边界，并特别对非独立同分布数据的PAC-Bayes边界进行了分析。从4个方面深入阐述了PAC-Bayes边界应用的研究现状及进展，并对不同的研究方法和特点进行了比较。最后展望了PAC-Bayes边界未来的研究发展方向。