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样本依赖型最小平方回归学习算法的收敛速度
  • ISSN号：1009-6124
  • 期刊名称：《系统科学与复杂性学报：英文版》
  • 时间：0
  • 分类：O174.41[理学—数学;理学—基础数学]
  • 作者机构：[1]绍兴文理学院数学系,浙江绍兴312000
  • 相关基金：国家自然科学基金项目（No.10871226）;浙江省自然科学基金项目（No.Y6100096）
作者： 王依盈[1], 周燕[1], 陈峥[1], 高思思[1], 盛宝怀[1]
关键词： 学习理论, 最小平方回归, 样本依赖型再生核Hilbert空间, 学习速度, learning theory, least square regression, sample dependent reproducing kernel Hilbert spaces, learning rate
中文摘要：

目的研究基于样本依赖型的范数正则化学习算法的收敛性分析。方法概率论与数理统计的方法。结果给出了一种用K-泛函表示的收敛速度。结论文中的研究表明，样本依赖型学习算法与通常的核学习算法具有相同的收敛速度。

英文摘要：

Aim The convergence for the norm regularized learning algorithm depending upon the sample is analyzed. Methods The probability theory and mathematical statistics are used. Results A kind of convergence rate is provided with a K- functional. Conclusion The results show that the convergence rate of least square regression with sample dependent hypothesis spaces is the same as that of the usual kernel learning scheme.

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期刊信息
  • 《系统科学与复杂性学报：英文版》
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院系统科学研究所
  • 主编：
  • 地址：北京东黄城根北街16号
  • 邮编：100080
  • 邮箱：
  • 电话：010-62541831 62541834
  • 国际标准刊号：ISSN：1009-6124
  • 国内统一刊号：ISSN：11-4543/O1
  • 邮发代号:82-545
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国数学评论（网络版）,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国科学引文索引（扩展库）,英国科学文摘数据库
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