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期刊文章详细信息

拟概率空间上学习理论的关键定理和学习过程一致收敛速度的界  ( EI收录)  

The Key Theorem and the Bounds on the Rate of Uniform Convergence of Statistical Learning Theory on Quasi-Probability Spaces

  

文献类型:期刊文章

作  者:哈明虎[1] 冯志芳[2] 宋士吉[3] 高林庆[1]

机构地区:[1]河北大学数学与计算机学院,河北保定071002 [2]廊坊师范学院数学与信息科学系,河北廊坊065000 [3]清华大学自动化系,北京100084

出  处:《计算机学报》

基  金:国家自然科学基金(60573069,60574077,60773062);教育部科学技术研究重点项目计划(206012);河北省自然科学基金(F2004000129);河北省教育厅科研计划重点项目(2005001D)资助

年  份:2008

卷  号:31

期  号:3

起止页码:476-485

语  种:中文

收录情况:BDHX、BDHX2004、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘  要:进一步讨论了拟概率的一些性质,给出了拟概率空间上的拟随机变量及其分布函数、期望和方差的概念及若干性质;证明了拟概率空间上的Markov不等式、Chebyshev不等式和Khinchine大数定律;给出并证明了拟概率空间上学习理论的关键定理和学习过程一致收敛速度的界,把概率空间上的学习理论的关键定理和学习过程一致收敛速度的界推广到了拟概率空间,为系统地建立拟概率上的统计学习理论与构建支持向量机奠定了理论基础.

关 键 词:拟概率  期望风险泛函  经验风险泛函  关键定理 一致收敛速度的界  

分 类 号:TP18]

参考文献:

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二级参考文献:

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耦合文献:

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引证文献:

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二级引证文献:

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同被引文献:

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