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安德烈亚·卡蓬内托;姚、袁

学习理论中基于交叉验证的正则化算子自适应。 （英语） Zbl 1209.68405号

分析。申请。，辛加普。 8，第2期，161-183（2010）.
小结：我们考虑回归设置中正则化方法诱导的学习算法。我们表明，使用正则化参数的先验选择，可以使用基于交叉验证的合适的后验选择来获得这些算法先前获得的误差界。特别地，这些结果证明了估计量的收敛速度适应于问题的“有效维数”所诱导的极小极大速度。我们还证明了这类方法的通用一致性，其中包括正则最小二乘法、截断SVD、Landweber迭代和（nu）-方法。

引用于41文件

MSC公司：

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
68个P01 数据理论的一般主题

关键词：

学习理论;统计适应;回归，回归;误差界限
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛A.Caponnetto｝和\textit｛Y.Yao｝，分析。申请。，辛加普。8，第2号，161--183（2010；Zbl 1209.68405）
全文： 内政部

参考文献：

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