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Vapnik-Chervonenkis Dimension of Axis-Parallel Cuts
Servane Gey 1
(23/07/2012)

The Vapnik-Chervonenkis (VC) dimension of the set of half-spaces of R^d with frontiers parallel to the axes is computed exactly. It is shown that it is much smaller than the intuitive value of d. A good approximation based on the Stirling's formula proves that it is more likely of the order log_2(d). This result may be used to evaluate the performance of classifiers or regressors based on dyadic partitioning of R^d for instance. Algorithms using axis-parallel cuts to partition R^d are often used to reduce the computational time of such estimators when d is large.
1 :  Mathématiques appliquées Paris 5 (MAP5)
CNRS : UMR8145 – Université Paris V - Paris Descartes
Mathématiques/Statistiques

Statistiques/Théorie
Vapnik-Chervonenkis dimension – axis-parallel cuts
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