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摘要:
定义并估计了假设空间的统计量复杂性.据此可以找到一个基数性不超过假设空间的VC(Vapnik-Chervonenkis)维多项式级的线性经验泛函集,利用该线性经验泛函集可以构造以所需的任意精度逼近假设空间中的任一函数的学习算法.同时给出了随机生成这些泛函的方法.
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文献信息
篇名 统计量复杂性估计及其在机器学习中的应用
来源期刊 自动化学报 学科 工学
关键词 统计最复杂性 L-范数 VC维 Glivenko-Cantelli类
年,卷(期) 2008,(10) 所属期刊栏目 短文
研究方向 页码范围 1332-1336
页数 5页 分类号 TP181|O29
字数 6885字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1004.2008.01332
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 胡政发 湖北汽车工业学院理学部 12 10 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
统计最复杂性
L-范数
VC维
Glivenko-Cantelli类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
自动化学报
月刊
0254-4156
11-2109/TP
大16开
北京市海淀区中关村东路95号(北京2728信箱)
2-180
1963
chi
出版文献量(篇)
4124
总下载数(次)
26
总被引数(次)
120705
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导