RKHS中正则化学习算法的推广误差界

摘要：

研究了再生核希尔伯特空间(RKHS)中的正则化学习算法,证明了其推广误差可分解为两个部分:逼近误差和估计误差,并应用VC维和算法稳定性给出了相应界,最后联立这两个结果证明了正则化学习算法具有好的推广性.

关键词：推广误差、正则化、算法稳定、VC-界

所属期刊栏目：27

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金10371033

在线出版日期：2005-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：15-18