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题名/责任者:

基于参数损失核正则化学习算法的误差分析研究/王淑华, 余旺科著

出版发行项:

沈阳:东北大学出版社,2022

ISBN及定价:

978-7-5517-3128-7/CNY48.00

载体形态项:

90页:图;24cm

个人责任者:

王淑华 著

个人责任者:

余旺科 著

学科主题:

机器学习-算法-研究

中图法分类号:

TP181

书目附注:

有书目 (第75-87页)

提要文摘附注:

本书在核正则化学习算法中引入含同伦参数的损失函数, 并对算法的学习性能分别进行了研究。首先, 本书对经典的核正则化回归算法和分类算法进行了研究, 由于含同伦参数的损失函数是一个拟凸函数, 通常的凸分析方法不适用, 本书采用基于拟凸函数的分析技巧对基于参数化损失的核正则化回归算法进行误差分析, 给出了具体的误差界, 异常样本点对学习算法性能的影响程度也量化地得到了体现。针对基于含参数鲁棒损失的核正则化分类学习算法, 本书给出了额外错分误差和额外泛化误差之间的重要比较不等式关系, 并用凸分析方法进行了具体误差分析。其次, 本书对核正则化成对学习算法进行了研究。排序问题是目前统计学习理论领域讨论的热点问题, 而成对学习是排序问题的推广。

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