文献类型：期刊文献

中文题名：系数正则化回归模型的最优正则参数

英文题名：On the optimized parameters of coefficient regularized regressions

作者：冯李哲[1];盛宝怀[2]

机构：[1]浙江财经学院信息学院;[2]绍兴文理学院数理信息学院

年份：2012

期号：2

起止页码：146

中文期刊名：浙江大学学报：理学版

收录：CSTPCD、、Scopus、CSCD2011_2012、CSCD

基金：国家自然科学基金资助项目(10871226)

语种：中文

中文关键词：回归函数;系数正则化回归;覆盖数;再生核Hilbert空间;Hoeffding不等式

外文关键词：regression function;coefficient regularized regression;covering number;reproducing kernel Hilbert space;Hoeffding's inequality

中文摘要：研究了具有最小平方损失且正则项为系数正则化的回归问题的误差分析,分别对样本误差和逼近误差作了估计,获得了关于参数γ的误差界;通过选择合适的参数,使得该误差界最优并且得到学习速率.

外文摘要：This paper focuses on the error analysis of coefficient regularized algorithm associated with least-square loss function.By estimating the sample error and the approximation error respectively,a bound with respect to the parameter γ is presented and the bound has a minimizer when choosing an appropriate parameter.Meanwhile,learning rates are derived.