| RKHS中正则化学习算法的推广误差界 |
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| 引用本文： | 董雪梅 邹斌 李落清. RKHS中正则化学习算法的推广误差界[J]. 湖北大学学报(自然科学版), 2005, 27(1): 15-18 |
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| 作者姓名： | 董雪梅 邹斌 李落清 |
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| 作者单位： | 湖北大学数学与计算机科学学院，湖北武汉430062 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(10371033)资助课题 |
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| 摘 要： | ![]()
研究了再生核希尔伯特空间(RKHS)中的正则化学习算法，证明了其推广误差可分解为两个部分：逼近误差和估计误差，并应用VC维和算法稳定性给出了相应界，最后联立这两个结果证明了正则化学习算法具有好的推广性．
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| 关 键 词： | 误差界 再生核 希尔伯特空间 正则化 证明 逼近误差 推广 学习算法 VC维 算法稳定性 |
| 文章编号： | 1000-2375(2005)01-0015-04 |
| 修稿时间： | 2004-04-07 |
Generalization error bound for regularization-based learning algorithm in RKHS |
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| DONG Xue-mei,ZOU Bin,LI Luo-qing. Generalization error bound for regularization-based learning algorithm in RKHS[J]. Journal of Hubei University(Natural Science Edition), 2005, 27(1): 15-18 |
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| Authors: | DONG Xue-mei ZOU Bin LI Luo-qing |
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| Abstract: | ![]()
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