压缩回归学习算法的泛化界

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摘要：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.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/93833X/201404/662065261.html

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关键词：学习算法 cqvip HTTP HTML 交流学习 机器学习 压缩感知 回归学习算法 误差界 逼近