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学习算法的稳定性与泛化(Ⅱ):有界差分稳定框架
被引量：
1
1
作者
曾锦山
张海
徐宗本
《高校应用数学学报（A辑）》
CSCD
北大核心
2011年第1期1-11,共11页
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...
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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关键词
学习理论
稳定
性
泛化性
有界差分稳定
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职称材料
题名
学习算法的稳定性与泛化(Ⅱ):有界差分稳定框架
被引量：
1
1
作者
曾锦山
张海
徐宗本
机构
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
《高校应用数学学报（A辑）》
CSCD
北大核心
2011年第1期1-11,共11页
基金
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)
文摘
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.
关键词
学习理论
稳定
性
泛化性
有界差分稳定
Keywords
learning theory
stability
generalization
bounded-difference stability
分类号
O236 [理学—运筹学与控制论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
学习算法的稳定性与泛化(Ⅱ):有界差分稳定框架
曾锦山
张海
徐宗本
《高校应用数学学报（A辑）》
CSCD
北大核心
2011
1
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