数学物理学报
數學物理學報
수학물이학보
ACTA MATHEMATICA SCIENTIA
2014年
4期
905-916
,共12页
机器学习%压缩感知%回归学习算法%误差界%逼近
機器學習%壓縮感知%迴歸學習算法%誤差界%逼近
궤기학습%압축감지%회귀학습산법%오차계%핍근
Machine learning%Compressed sensing%Regression learning algorithm%Error bound%Approximation
研究了压缩最小平方回归学习算法的泛化性问题.利用随机投影、覆盖数等理论以及概率不等式得到了该学习算法的泛化误差上界.所获结果表明:压缩学习虽以增大逼近误差的方式降低样本误差,但其增量是可控的.此外,通过压缩学习,在一定程度上克服了学习过程中所出现的过拟合现象.
研究瞭壓縮最小平方迴歸學習算法的汎化性問題.利用隨機投影、覆蓋數等理論以及概率不等式得到瞭該學習算法的汎化誤差上界.所穫結果錶明:壓縮學習雖以增大逼近誤差的方式降低樣本誤差,但其增量是可控的.此外,通過壓縮學習,在一定程度上剋服瞭學習過程中所齣現的過擬閤現象.
연구료압축최소평방회귀학습산법적범화성문제.이용수궤투영、복개수등이론이급개솔불등식득도료해학습산법적범화오차상계.소획결과표명:압축학습수이증대핍근오차적방식강저양본오차,단기증량시가공적.차외,통과압축학습,재일정정도상극복료학습과정중소출현적과의합현상.
