系数正则化回归模型的最优正则参数  

On the optimized parameters of coefficient regularized regressions

作　　者：冯李哲[1] 盛宝怀[2] 

机构地区：[1]浙江财经学院信息学院,浙江杭州310018 [2]绍兴文理学院数理信息学院,浙江绍兴312000

出　　处：《浙江大学学报（理学版）》2012年第2期146-151,共6页Journal of Zhejiang University（Science Edition）

基　　金：国家自然科学基金资助项目(10871226)

摘　　要：研究了具有最小平方损失且正则项为系数正则化的回归问题的误差分析,分别对样本误差和逼近误差作了估计,获得了关于参数γ的误差界;通过选择合适的参数,使得该误差界最优并且得到学习速率.This paper focuses on the error analysis of coefficient regularized algorithm associated with least-square loss function.By estimating the sample error and the approximation error respectively,a bound with respect to the parameter γ is presented and the bound has a minimizer when choosing an appropriate parameter.Meanwhile,learning rates are derived.

关 键 词：回归函数 系数正则化回归 覆盖数 再生核HILBERT空间 Hoeffding不等式 

分 类 号：O212.2[理学—概率论与数理统计]