【摘 要】
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在线核回归学习中，每当一个新的样本到来，训练器都需要计算核矩阵的逆矩阵，这个过程的计算复杂度至少为关于回合数的平方级别。该文提出了将素描方法应用于假设的更新，目的是给出一个基于素描方法的更高效的在线核回归方法。为了达到这个目的，将损失函数设定为平方损失，应用Nystr?m近似方法来近似核，然后借鉴跟导方法（Follow-The-Leader,FTL）的思想，提出一个新的梯度下降算法，称之为FTL-
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在线核回归学习中，每当一个新的样本到来，训练器都需要计算核矩阵的逆矩阵，这个过程的计算复杂度至少为关于回合数的平方级别。该文提出了将素描方法应用于假设的更新，目的是给出一个基于素描方法的更高效的在线核回归方法。为了达到这个目的，将损失函数设定为平方损失，应用Nystr?m近似方法来近似核，然后借鉴跟导方法（Follow-The-Leader,FTL）的思想，提出一个新的梯度下降算法，称之为FTL-在线核回归（FTL-Online Kernel Regression,F-OKR）。在给出该方法后，应用
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