小置信范围下指示函数的沃尔什逼近

• 作者: 原峰山 朱思铭 李拥军
• 来源期刊: 广州航海高等专科学校学报
• 学科: 工学
• 关键词: SRM原则 机器学习 沃尔什逼近
• 年，卷（期）: 2003,（1）
• 页码范围: 6-8
• 页数: 3页
• 分类号: TP181
• 字数: 1513字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-8526.2003.01.002

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱思铭	中山大学数学与计算科学学院	94	573	13.0	20.0
2	李拥军	中山大学数学与计算科学学院	6	32	4.0	5.0
3	原峰山	中山大学数学与计算科学学院	13	38	4.0	5.0