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线性时间单类分类的重复元素级折叠方法
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了样本压缩与统计学习之间的关系，探究了学习能力与可压缩性的等价性，以及在多类别分类问题中的应用。作者证明了在零/一损失分类下，可学习性等价于对数样本大小的压缩，并且一致收敛意味着恒定大小的压缩。此外，作者还探究了在Vapnik的一般学习设置下压缩能力与学习能力的等价性。
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关键要点
- 本文研究样本压缩方案与统计学习的关系。
- 探究学习能力与可压缩性之间的等价性。
- 在零/一损失分类下，可学习性等价于对数样本大小的压缩。
- 一致收敛意味着恒定大小的压缩。
- 探讨在Vapnik的一般学习设置下压缩能力与学习能力的等价性。
- 提供多类别分类问题中的应用实例。
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