Gaussian核与具有共同光滑性的Sobolev类的学习误差  

Approximation Error of Gaussian Kernel and Sobolev with Common Smoothness

作　　者：张苏[1] 韩永杰[1] 王桐心 

机构地区：[1]西华大学理学院,四川成都610039

出　　处：《乐山师范学院学报》2016年第8期1-7,共7页Journal of Leshan Normal University

基　　金：国家自然科学基金资助项目"概率和平均框架下一系列Sobolev空间中的函数逼近与恢复"(15233593);四川省教育厅基金资助项目"借助局部化采样方法研究频谱有限宽平稳过程"(15233448)

摘　　要：逼近误差和回归函数的正规性有关。文章研究了Gaussian核和Sobolev共同光滑回归函数的逼近误差,并得到其对数收敛阶。这个结果推广了周定轩有关Sobolev光滑回归函数的逼近误差研究。The approximation error is related to the regularity of regression function. This paper studies the approximation error of two smooth regression functions,Gaussian kernel and Sobolev, and then obtains its logarithmic convergence order. This result improves Zhou Dingxuan ＇s research on approximation error of Sobolev regression function.

关 键 词：机器学习 逼近误差 共同光滑 Gaussian核 

分 类 号：O174.41[理学—数学]