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Cover's theorem is a statement in computational learning theory and is one of the primary theoretical motivations for the use of non-linear kernel methods in machine learning applications. It is so termed after the information theorist Thomas M. Cover who stated it in 1965, referring to it as counting function theorem.

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  • Cover's theorem is a statement in computational learning theory and is one of the primary theoretical motivations for the use of non-linear kernel methods in machine learning applications. It is so termed after the information theorist Thomas M. Cover who stated it in 1965, referring to it as counting function theorem. (en)
  • Le théorème de Cover est un énoncé de la théorie de l'apprentissage automatique et est l'une des principales motivations théoriques pour l'utilisation de l'astuce du noyau non linéaires dans les applications de l'apprentissage automatique. Le théorème stipule que, étant donné un ensemble de données d'apprentissage qui ne sont pas séparables par un classifieur linéaire, on peut avec une forte probabilité le transformer en un ensemble qui est linéairement séparable en le projetant dans un espace de dimension supérieure au moyen d'une transformation non linéaire. Le théorème est nommé d'après le théoricien de l'information Thomas M. Cover qui l'a énoncé en 1965. Dans sa propre formulation, il s’énonce comme suit : « A complex pattern-classification problem, cast in a high-dimensional space nonlinearly, is more likely to be linearly separable than in a low-dimensional space, provided that the space is not densely populated. » (fr)
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  • Cover's theorem is a statement in computational learning theory and is one of the primary theoretical motivations for the use of non-linear kernel methods in machine learning applications. It is so termed after the information theorist Thomas M. Cover who stated it in 1965, referring to it as counting function theorem. (en)
  • Le théorème de Cover est un énoncé de la théorie de l'apprentissage automatique et est l'une des principales motivations théoriques pour l'utilisation de l'astuce du noyau non linéaires dans les applications de l'apprentissage automatique. Le théorème stipule que, étant donné un ensemble de données d'apprentissage qui ne sont pas séparables par un classifieur linéaire, on peut avec une forte probabilité le transformer en un ensemble qui est linéairement séparable en le projetant dans un espace de dimension supérieure au moyen d'une transformation non linéaire. Le théorème est nommé d'après le théoricien de l'information Thomas M. Cover qui l'a énoncé en 1965. Dans sa propre formulation, il s’énonce comme suit : (fr)
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  • Cover's theorem (en)
  • Théorème de Cover (fr)
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