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两种算法稳定情形下交叉验证推广误差的界

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摘要

在机器学习算法的假设稳定条件下,得到了交叉验证推广误差的多项式的界;在一致假设稳定情形下,利用McDiarmid不等式获得了其指数的界.两种结果为交叉验证的稳定性提供了依据,补充了学习算法稳定条件下界的结论.

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来源
《湖北工业大学学报》 |2008年第5期|69-72|共4页
作者
贺方超; 陈娜;
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作者单位

湖北工业大学理学院,湖北,武汉,430068;

湖北大学数学与计算机学院,湖北,武汉,430062;

湖北工业大学理学院,湖北,武汉,430068;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TPL81;
关键词
机器学习; 推广误差; 算法稳定; 交叉验证;

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