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学习算法的稳定性与泛化(Ⅱ):有界差分稳定框架

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根据有界差分条件,提出了学习算法的有界差分稳定框架.依据新框架,研究了机器学习阈值选择算法,再生核Hilbert空间中的正则化学习算法,Ranking学习算法和Bagging算法,证明了对应学习算法的有界差分稳定性.所获结果断言了这些算法均具有有界差分稳定性,从而为这些算法的应用奠定了理论基础.

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来源
《高校应用数学学报：A辑》 |2011年第1期|1-11|共11页
作者
曾锦山; 张海; 徐宗本;
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作者单位

西安交通大学信息与系统科学研究所;

西北大学数学系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息论（信息论的数学理论） ;
关键词
学习理论; 稳定性; 泛化性; 有界差分稳定;

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