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时间:2018-07-25
《系数正则化论文:系数正则化 分类学习 回归学习 梯度下降法 偏方差 再生核hilbert空间》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、系数正则化论文:关于系数正则化模型的误差分析【中文摘要】学习理论是从观测数据(样本)出发寻找规律,利用这些规律获得关于目标函数的了解,从而应用于预测未来数据或无法观测的数据.分类学习和回归学习是学习理论的两种典型的例子.依据样本特点及应用要求采用不同的分析方法,建立成批学习和在线学习两种基本模型.借助解的表示定理,两种模型均可以简化为系数正则化模型.这种模型的实质是定义在有限维欧氏空间上的一种最优化模型,因而它的解可以通过最优化计算方法获得.文章研究了系数正则化分类学习和回归学习算法的收敛性.主体分两部分,第一部分是对在线分类学习算法的收敛性分析.借助凸分析和非光滑分析
2、给出了一种系数正则化在线分类学习算法.在对步长作一般限定的基础上,证明了学习序列的强收敛性:进而,在对步长作特殊限定后,求出精确的收敛速度.第二部分是对回归学习算法的收敛性分析.利用覆盖数、Hoeffding不等式等工具.对一种系数正则化回归算法进行了误差分析,通过分别对样本误差和逼近误差进行估计,得到正则化参数的最优选择,从而得到最优误差估计.【英文摘要】Learningtheoryisamethodofsearchingforafunctiontoapproximatelypredicttheunknownfuturedatafromtheobservationda
3、ta(sample).Therearetwotypicalschemes.Oneisclassificationlearningandtheotherisregressionlearning.Batchlearningandonlinelearningaretwobasicschemesconstructedforsampleanalysisormoreapplication.Accordingtothesolutionexpressiontheorem,bothofthetwoschemesmaybesimplifiedasthecoefficientregulari
4、zationscheme,whichisanoptimizationproble...【关键词】系数正则化分类学习回归学习梯度下降法偏方差再生核Hilbert空间【英文关键词】coefficientregularizationclassificationlearningregressionlearninggradientdescentmethodsbias-variancereproducingkernelHilbertspace【索购全文】联系Q1:138113721Q2:139938848同时提供论文写作一对一辅导和论文发表服务.保过包发【目录】关于系数正则化模型的
5、误差分析致谢4-5摘要5-6Abstract6目次7-91绪言9-161.1回归问题9-101.2分类问题10-111.3回归函数11-121.4假设空间与目标函数12-131.5误差分析131.6偏方差问题13-141.7系数正则化模型14-162预备知识16-192.1再生核Hilbert空间162.2Clarke导数和广义梯度16-193系数正则化在线分类算法19-363.1主要结果20-213.2学习序列的界21-243.3超广义误差24-273.4收敛性分析27-303.5收敛速率30-333.6误差界与学习速率33-364系数正则化回归模型的最优正则参数36
6、-484.1引理37-464.2结论证明46-485总结48-49参考文献49-53个人简历53
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