VC维 瓦普尼克契尔沃年基斯维VapnikChervonenkis Dimension简称VC维由弗拉基米尔瓦普尼克与阿列克谢契尔沃年基斯提出在VC理论中VC维是对一个可学习分类函数空间的能力复杂度表示能力等的衡量它定义为算法能打散的点集的势的最大值 直观地一个分类模型的能力与其复杂程度相关例如考虑一个高次多项式的分类模型若函数值大于则分类为正反之则分类为负高次多项式能够摆动的范围很大所以能够很好地拟合给定的点集当然因此这样的模型也很可能会在其他符合原点集趋势的点集上分类错误我们说这一多项式是高能力的如果考虑一个简单的线性分类模型就不一定能够很好地拟合给定的点集