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回归损失函数风险的l-范数界
回归损失函数风险的l-范数界
来源 :湖北大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:fist001
【摘 要】
:
基于Banach空间中的l-范数的有关理论研究回归估计学习问题收敛性的界.利用l-范数,估计了在给定函数集上最小化经验风险的函数的风险与该函数集上的最小风险之差的界,也就是所谓
【作 者】
:
胡政发
饶峰
【机 构】
:
湖北大学数学与计算机科学学院,湖北汽车工业学院理学部
【出 处】
:
湖北大学学报(自然科学版)
【发表日期】
:
2008年1期
【关键词】
:
回归估计
l-范数
样本误差
样本复杂性
regression estimation
l-norm
sample error
sample complex
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基于Banach空间中的l-范数的有关理论研究回归估计学习问题收敛性的界.利用l-范数,估计了在给定函数集上最小化经验风险的函数的风险与该函数集上的最小风险之差的界,也就是所谓的“样本误差”的界.同时,给出了基于l-范数的样本复杂性的界.
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