检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:黄收友 伍自浩 HUANG Shou-you;WU Zi-hao(College of Mathematics and Statistics, Hubei Normal University,Huangshi 435002,China)
机构地区:[1]湖北师范大学数学与统计学院,湖北黄石435002
出 处:《湖北师范大学学报(自然科学版)》2020年第4期1-5,共5页Journal of Hubei Normal University:Natural Science
基 金:国家留学基金委项目(NO.201908420339);湖北省教育厅科技研究项目(NO.Q20172505)。
摘 要:在最优收敛速度的驱动下,研究风险最小化的误差估计。通过运用相关不等式及性质,证得了在统计学习理论框架下的比较定理,不仅阐明了过度泛化误差与预测误差之间的关系,而且将矩条件弱化到1+α阶。Motivated by the optimal convergence rate,this paper studies the error estimation of risk minimization.By using related inequalities and properties,the comparison theorem under the framework of statistical learning theory is proved,which not only explains the relationship between the excess generalization error and the prediction error,but also weakens the moment condition to the order of 1+α.
分 类 号:O211.5[理学—概率论与数理统计]
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