正则化学习算法的数学基础

• 作者: 甄新 胡政发
• 来源期刊: 湖北汽车工业学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 学习算法 算子方程 适定性 正则化 再生核Hilbert空间
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 数理科学
• 页码范围: 61-64
• 页数: 4页
• 分类号: TP181|O29
• 字数: 3034字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-5483.2009.03.016

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	甄新	湖北汽车工业学院理学系	2	5	1.0	2.0
2	胡政发	湖北汽车工业学院理学系	12	10	2.0	2.0