张、童 覆盖某些正则化线性函数类的数字界。 （英语） 兹比尔1007.68157 J.马赫。学习。物件。 2，第3期，527-550（2002）. 摘要：最近，针对神经网络和支持向量机等涉及线性函数的问题，已经推导出了样本复杂度界限。在许多这些理论研究中，覆盖数的概念发挥了重要作用。因此，研究线性函数类的覆盖数是有用的。本文研究了两种密切相关的方法来推导这些覆盖数的上界。第一种方法已经在一些早期的研究中使用，它依赖于所谓的Maurey引理；第二种方法在在线学习中使用了错误边界框架中的技术。我们比较了这两种方法的结果，以及它们在一些学习公式中的结果。 引用于31文件 MSC公司： 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 关键词：支持向量机 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.Zhang}，J.Mach。学习。第2号决议，第3号，527--550（2002年；Zbl 1007.68157） 全文： 内政部