基于β-混合序列的学习机器的相对一致收敛速率的界

摘要：

推广性能是机器学习理论研究的主要目的之一.为了研究相依序列下采用ERM算法的学习机器的推广性能,本文基于β-混合序列建立了采用ERM算法的学习机器的经验风险到它的期望风险相对一致收敛速率的界.这个界不仅把基于独立序列下已有的结果推广到β-混合相依序列的情况,而且对β-混合相依序列现有的一些结论进行了改进.得到了β-混合相依序列下,采用ERM算法的学习机器的推广性能的界.

关键词：学习机器、ERM算法、相对一致收敛、混合序列

所属期刊栏目：25

分类号：O714.41(几何晶体学)

资助基金：This research was supported by FHECQ200710001;NSFC10771053

在线出版日期：2008-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：531-538