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基于留一估计子的学习机器的推广能力

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学习机器的推广能力是机器学习理论研究的重要方面.在逐点假设稳定条件下,应用马尔可夫不等式导出了分类学习机器推广误差的界.把这个界与已有的界进行了比较,并得出了逐点假设稳定条件下分类学习机器具有好的推广能力的结论.

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来源
《2005年中国模糊逻辑与计算智能联合学术会议》|2005年|785-789|共5页
会议地点深圳
作者
邹斌; 徐婕; 李落清;
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作者单位

中国计算机学会;

中国人工智能学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类教学机、学习机;
关键词
学习机器; 推广能力; 留一误差估计;

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