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泛化能力是机器学习理论研究的主要目的.本文通过对算法稳定框架下分类机器学习相对误差的研究,得到了重叠稳定条件下分类机器学习不依赖于分布的相对误差的界,再通过这个界讨论了重叠稳定条件下分类机器学习的泛化能力,得出了重叠稳定条件下分类机器学习是具有较好泛化能力的结论.
基于算法稳定的分类机器学习泛化能力的研究
【摘 要】
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泛化能力是机器学习理论研究的主要目的.本文通过对算法稳定框架下分类机器学习相对误差的研究,得到了重叠稳定条件下分类机器学习不依赖于分布的相对误差的界,再通过这个界讨论了重叠稳定条件下分类机器学习的泛化能力,得出了重叠稳定条件下分类机器学习是具有较好泛化能力的结论.
【机 构】
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湖北大学数学与计算机科学学院,
【出 处】
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模式识别与人工智能
【发表日期】
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2004年04期
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