Kapazitäten einiger anderer Methoden des maschinellen Lernens

Wie wir in vorherigen Kapiteln gesehen haben, ist die speichergleiche Kapazität (siehe Definition 5.5 ) ein wichtiger Maßstab, um die Effizienz von Parametern in einem maschinellen Lernmodell zu verstehen, und sie bringt uns der Reproduzierbarkeit (siehe Korollar 3 und Kap. 15 ) einen Schritt näher. Dieses Kapitel diskutiert daher andere Ansätze des maschinellen Lernens und wie man ihre speichergleiche Kapazität (MEC) berechnet.