VC維

瓦普尼克 - 契爾沃年基斯維 （ Vapnik - Chervonenkis Dimension ） ， 簡稱VC維 ， 由弗拉基米爾 · 瓦普尼克與阿列克謝 · 契爾沃年基斯提出 。 在VC理論中 ， VC維是對一個可學習分類函數空間的能力 （ 複雜度 ， 表示能力等 ） 的衡量 。 它定義爲算法能 “ 打散 ” 的點集的勢的最大值 。 直觀地 ， 一個分類模型的能力與其複雜程度相關 。 例如 ， 考慮一個高次多項式的分類模型 ： 若函數值大於0則分類爲正 ， 反之則分類爲負 。 高次多項式能夠 “ 擺動 ” 的範圍很大 ， 所以能夠很好地擬合給定的點集 。 當然因此 ， 這樣的模型也很可能會在其他符合原點集趨勢的點集上分類錯誤 。 我們說這一多項式是高能力的 。 如果考慮一個簡單的線性分類模型 ， 就不一定能夠很好地擬合給定的點集 。