基于β-混合序列的學習機器的相對一致收斂速率的界

推廣性能是機器學習理論研究的主要目的之一.為了研究相依序列下采用ERM算法的學習機器的推廣性能,本文基于β-混合序列建立了采用ERM算法的學習機器的經驗風險到它的期望風險相對一致收斂速率的界.這個界不僅把基于獨立序列下已有的結果推廣到β-混合相依序列的情況,而且對β-混合相依序列現有的一些結論進行了改進.得到了β-混合相依序列下,采用ERM算法的學習機器的推廣性能的界.

作 者： 鄒斌 李落清 萬成高 ZOU Bin LI Luo-qing WAN Cheng-gao   作者單位： 鄒斌,ZOU Bin(西安交通大學理學院,西安,710049;湖北大學數學與計算機科學學院,武漢,430062)

李落清,萬成高,LI Luo-qing,WAN Cheng-gao(湖北大學數學與計算機科學學院,武漢,430062) 

刊 名： 工程數學學報  ISTIC PKU 英文刊名： CHINESE JOURNAL OF ENGINEERING MATHEMATICS  年，卷(期)： 2008 25(3)  分類號： O714.41  關鍵詞： 學習機器   ERM算法   相對一致收斂   混合序列   learning machine   ERM algorithm   relative uniform convergence   mixing sequence  

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