基于独立但不同分布样本的系数正则化回归算法的研究

摘要

本文分析了基于独立但不同分布样本的系数正则化回归学习算法。全文的框架不同于以往的经典核学习方法,核函数不再要求满足半正定性;对于样本输出,令其满足弱化的矩假设条件。文章使用积分算子的方法得到了满意的与容量无关的误差界,最后通过选取合适的正则化参数得到较为满意的学习率。