系数正则化论文：系数正则化分类学习回归学习梯度下降法偏方差再生核Hilbert空间

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1、系数正则化论文：关于系数正则化模型的误差分析【中文摘要】学习理论是从观测数据(样本)岀发寻找规律，利用这些规律获得关于目标函数的了解，从而应用于预测未来数据或无法观测的数据•分类学习和回归学习是学习理论的两种典型的例子•依据样木特点及应用要求采用不同的分析方法，建立成批学习和在线学习两种基本模型•借助解的表示定理，两种模型均可以简化为系数正则化模型•这种模型的实质是定义在有限维欧氏空间上的一种最优化模型，因而它的解可以通过最优化计算方法获得•文章研究了系数正则化分类学习和回归学习算法的收敛性•主体分两部分，第一部分是对在线分类学习算法的收敛性分析•借助凸

2、分析和非光滑分析给出了一种系数正则化在线分类学习算法•在对步长作一般限定的基础上，证明了学习序列的强收敛性：进而，在对步长作特殊限定后，求出精确的收敛速度•第二部分是对回归学习算法的收敛性分析•利用覆盖数、Hoeffding不等式等工具•对一种系数正则化回归算法进行了误差分析，通过分别对样木误差和逼近误差进行估计,得到正则化参数的最优选择，从而得到最优误差估计.【英文摘要】Learningtheoryisamethodofsearchingforafunctiontoapproximatelypredicttheunknownfuturedatafrom

3、theobservationdata(sample)・Therearetwotypicalschemes・Oneisclassificationlearningandtheotherisregressionlearning.Batchlearningandonlinelearningaretwobasicschemesconstructedforsampleanalysisormoreapplication.Accordingtothesolutionexpressiontheorem,bothofthetwoschemesmaybesimplified

4、asthecoefficientregularizationscheme,whichisanoptimizationproble・・・【关键词】系数正则化分类学习回归学习梯度下降法偏方差再生核H订bert空间【英文关键词】coefficientregularizationclassificationlearningregressionlearninggradientdescentmethodsbias-variancereproducingkernelHilbertspace【索购全文】联系aQ1：138113721aQ2：139938848同时提供论文

5、写作一对一辅导和论文发表服务•保过包发【目录】关于系数正则化模型的误差分析致谢4-5摘要5-6Abstract6目次7-91绪言9-161.11回归问题9-101.2分类问题10-111.3回归函数11T21.4假设空间与目标函数12-131.5误差分析131.6偏方差问题13-141.7系数正则化模型14-162预备知识16-192.1再生核H订bert空间162.2Clarke导数和广义梯度16-193系数正则化在线分类算法19-363.1主要结果20-213.2学习序列的界21-243.3超广义误差24-273.4收敛性分析27-303.5收敛速率

6、30-333.6误差界与学习速率33-364系数止则化回归模型的最优正则参数36-484.1引理37-464.2结论证明46-485总结48-49参考文献49-53个人简历53