10.3969/j.issn.1000-2375.2005.04.005
多分类贪婪算法的一致性
学习理论中,许多学习算法可以描述为一个最小化适当损失函数的贪婪过程.贪婪算法不依赖于所估计问题的参数的数目,在处理较弱条件的统计估计问题中具有较大的优势.本文研究基于凸风险最小化方法的多分类贪婪算法,推广二分类的学习问题到多分类的情形.建立了多分类贪婪算法的估计误差,证明了该学习算法的一致性.
学习理论、贪婪算法、Redmacher复杂度
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TP181(自动化基础理论)
中国科学院资助项目10371033
2006-01-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
317-320,335