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一类统计模型下{0，1}-函数类学习的样本复杂度研究
  • ISSN号：1002-6487
  • 期刊名称：《统计与决策》
  • 时间：0
  • 分类：TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构：[1]中国地质大学数学与物理学院,武汉430074
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目（60672049）
作者： 黄娟[1], 刘鲁文[1]
关键词： 样本复杂度, VC维
中文摘要：

文章研究的学习模型是可能近似正确（PAC）模型的一个推广变形。在这一模型下，文章研究了函数类学习的样本复杂度问题，其中包含了该函数类有限和无限两种情形的讨论；证明了这一函数类的任一样本误差最小化（SEM）算法L都是其学习算法；给出了算法L的样本复杂度的一个上界，同时也给出了其估计误差的一个上界，并予以证明。

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期刊信息
  • 《统计与决策》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:湖北省统计局
  • 主办单位:湖北省统计局统计科学研究所
  • 主编：李明星
  • 地址：武汉市武昌区松竹路28号万达环球国际中心B座29楼
  • 邮编：430071
  • 邮箱：tjyjc@vip.163.com tjyjc3220@sohu.com
  • 电话：027-87818776 87814524
  • 国际标准刊号：ISSN：1002-6487
  • 国内统一刊号：ISSN：42-1009/C
  • 邮发代号:38-150
  • 获奖情况:
  • 连续四届入选全国中文核心期刊,全国首届优秀经济期刊,中国社科期刊精品数据库来源期刊,中文科技期刊数据库来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国国家哲学社会科学学术期刊数据库,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:48658