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基于函数型数据的系数正则化回归的收敛速度
引用本文:陶燕芳,唐轶.基于函数型数据的系数正则化回归的收敛速度[J].数学杂志,2015,35(2):281-286.
作者姓名:陶燕芳  唐轶
作者单位:长江职业学院公共课部;云南民族大学数学与计算机学院
基金项目:Supported partially by National Natural Science Foundation of China(61105051)
摘    要:本文研究了基于函数型输入和1-正则化的最小二乘回归问题的推广性能.利用基于Rademacher平均的分析技术,获得了学习速度的估计,推广了已有的欧式空间有限维输入结果.

关 键 词:回归  函数型数据  1-正则化  Rademacher平均
收稿时间:2012/10/13 0:00:00
修稿时间:2014/1/21 0:00:00

ON THE CONVERGENCE RATE OF COEFFICIENT-BASED REGULARIZED REGRESSION FOR FUNCTIONAL DATA
TAO Yan-fang and TANG Yi.ON THE CONVERGENCE RATE OF COEFFICIENT-BASED REGULARIZED REGRESSION FOR FUNCTIONAL DATA[J].Journal of Mathematics,2015,35(2):281-286.
Authors:TAO Yan-fang and TANG Yi
Institution:TAO Yan-fang;TANG Yi;Dept.of Basis,Changjiang Professional College;School of Math.and Computer Sci.,Yunnan University of Nationalities;
Abstract:This paper investigates the generalization performance of least square regression with functional data and l1-regularizer. The estimate of learning rate is established by Rademacher average technique. The theoretical result is a natural extension for coefficient-based regularized regression when input space is a subset of infinite-dimensional Euclidean space.
Keywords:regression  functional data  l1-regularizer  Rademacher average
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