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定义并估计了假设空间的统计量复杂性．据此可以找到一个基数性不超过假设空间的VC（Vapnik-Chervonenkis）维多项式级的线性经验泛函集，利用该线性经验泛函集可以构造以所需的任意精度逼近假设空间中的任一函数的学习算法．同时给出了随机生成这些泛函的方法．
统计量复杂性估计及其在机器学习中的应用
【摘 要】
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定义并估计了假设空间的统计量复杂性．据此可以找到一个基数性不超过假设空间的VC（Vapnik-Chervonenkis）维多项式级的线性经验泛函集，利用该线性经验泛函集可以构造以所需的任意
【机 构】
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湖北汽车工业学院理学部
【出 处】
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自动化学报
【发表日期】
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2008年10期
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