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文章讨论了基于统计学习理论中满足较小置信范围时,采用沃尔什函数逼近机器学习响应函数,从而在结构风险最小化原则条件下使风险泛函最小,保证了小样本环境下机器学习的误差最小,并且获得较好的学习推广能力.
小置信范围下指示函数的沃尔什逼近
【摘 要】
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文章讨论了基于统计学习理论中满足较小置信范围时,采用沃尔什函数逼近机器学习响应函数,从而在结构风险最小化原则条件下使风险泛函最小,保证了小样本环境下机器学习的误差
【机 构】
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中山大学数学与计算科学学院,中山大学数学与计算科学学院
【出 处】
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计算机科学
【发表日期】
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2004年4期
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