Rademacher复杂性与支持向量机学习风险

摘要：

在已有文献用Rademacher复杂性代替传统的VC维作为学习模型复杂性的度量的基础上,讨论再生核希尔伯特空间的Rademacher复杂性;并具体应用到支持向量机学习中,用Rademacher复杂性界定了支持向量机的学习风险.

关键词：学习问题、Rademacher复杂性、支持向量机、再生核希尔伯特空间

所属期刊栏目：27

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：湖北省自然科学基金2003ABA012

在线出版日期：2005-07-14（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：126-129