高斯核的一般误差估计

摘要：

有关样本误差与逼近误差的误差估计已经得到了不同的渐进表达式,通过这2个表达式可以间接刻画一般误差的大小.本文通过添加限制条件,将样本误差和逼近误差2个误差估计式统一为1个一般误差的估计式:通过固定样本空间的半径R,得到一般误差关于样本空间半径R的对数收敛阶;通过固定采样点数目,得到一般误差关于采样点数目的指数收敛阶.

关键词：机器学习、最小二乘误差、高斯核、样本误差、逼近误差、误差估计

所属期刊栏目：37

分类号：O174.41(数学分析)

资助基金：西华大学校重点基金资助项目z1412621;国家自然科学基金资助项目15233593;四川省教育厅基金资助项目15233448

在线出版日期：2018-04-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：46-50