学习算法的稳定性与泛化(Ⅱ):有界差分稳定框架

来源 :高校应用数学学报A辑 | 被引量 : 0次 | 上传用户：linxiaotu

【摘要】

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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

【作者】

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曾锦山张海徐宗本

【机构】

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西安交通大学信息与系统科学研究所,西北大学数学系

【出处】

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高校应用数学学报A辑

【发表日期】

：

2011年1期

【关键词】

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学习理论稳定性泛化性有界差分稳定

【基金项目】

：

国家重点基础研究计划(973)(2007CB311002);国家自然科学基金(60975036);陕西省教育厅科研计划(08Jk473)

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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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