绍兴文理学院学报
紹興文理學院學報
소흥문이학원학보
Journal of Shaoxing University
2010年
10期
13-21
,共9页
分类算法%正则样本误差%正则系数%误差分析
分類算法%正則樣本誤差%正則繫數%誤差分析
분류산법%정칙양본오차%정칙계수%오차분석
classification algorithm%regularized sample error%coefficient regularization%error analysis
文章研究基于凸损失函数的系数正则化在线算法误差分析，给出了欧式空间上的一种不依赖于样本空间容量的算法，并且根据步长的选择给出了相应的学习速率和错分类误差．
文章研究基于凸損失函數的繫數正則化在線算法誤差分析，給齣瞭歐式空間上的一種不依賴于樣本空間容量的算法，併且根據步長的選擇給齣瞭相應的學習速率和錯分類誤差．
문장연구기우철손실함수적계수정칙화재선산법오차분석，급출료구식공간상적일충불의뢰우양본공간용량적산법，병차근거보장적선택급출료상응적학습속솔화착분류오차．
The present paper deals with the error analysis of coefficient regularized online classification algorithms associated with convex loss functions. A novel capacity - independent approach based on the Eueliean Space is presented. Explicit learning rates and misclassification errors are also given for particular step sizes.
