基于流形正则化和核方法的最小二乘算法

• 作者: 彭超权 李学锋 汪宝彬
• 来源期刊: 中南民族大学学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 流形学习 正则化 最小二乘算法 核方法 再生核希尔伯特空间
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 数学与数量经济科学
• 页码范围: 143-145
• 页数: 3页
• 分类号: O211
• 字数: 2658字
• 语种: 中文

摘要

研究了再生核希尔伯特空间中流形正则化下的最小二乘算法的学习能力和收敛速度.该算法能够充分利用输入空间的几何特点以及半监督学习中无标记样本的信息,提高算法的有效性和学习效率.另外,讨论了该算法中正则参数的选取,这对算法实现具有现实的意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭超权	中南民族大学数学与统计学学院	15	13	2.0	3.0
2	汪宝彬	中南民族大学数学与统计学学院	13	57	3.0	7.0
3	李学锋	中南民族大学数学与统计学学院	9	17	2.0	3.0