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正则化方法使经验风险最小化学习算法变得适定。从数学基础的角度,给出求解不适定问题的正则化方法的思想,证明了正则化算法的核心定理以及Hilbert空间上的正则化方法的有关定理。最后作为一个典型范例介绍了在再生核Hilbert空间上学习算法的正则化方法的基本思想。
正则化学习算法的数学基础
【摘 要】
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正则化方法使经验风险最小化学习算法变得适定。从数学基础的角度,给出求解不适定问题的正则化方法的思想,证明了正则化算法的核心定理以及Hilbert空间上的正则化方法的有关
【机 构】
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湖北汽车工业学院理学系
【出 处】
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湖北汽车工业学院学报
【发表日期】
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2009年3期
【基金项目】
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湖北汽车工业学院科研基金（2008YQ27）
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