Improved Vapnik Cervonenkis bounds - Archive ouverte HAL Access content directly
Preprints, Working Papers, ... Year : 2004

Improved Vapnik Cervonenkis bounds

Olivier Catoni
  • Function : Author
  • PersonId : 829394
Laboratoire de Probabilités et Modèles Aléatoires

Abstract

We give a new proof of VC bounds where we avoid the use of symmetrization and use a shadow sample of arbitrary size. We also improve on the variance term. This results in better constants, as shown on numerical examples. Moreover our bounds still hold for non identically distributed independent random variables. Keywords: Statistical learning theory, PAC-Bayesian theorems, VC dimension.

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Probability [math.PR]
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Submitted on : Monday, October 11, 2004-7:53:45 PM

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Long-term archiving on: Thursday, April 1, 2010-3:24:02 PM

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hal-00003056 , version 1 (11-10-2004)

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Olivier Catoni. Improved Vapnik Cervonenkis bounds. 2004. ⟨hal-00003056⟩

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