Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Bücher
Zeitschriften
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
MTZ-Fachkongress

Antriebe und Energiesysteme von morgen


Austausch von Automobil- und Energiewirtschaft

Am 14./15. Mai geht es in Chemnitz um die Mobilitätswende durch Elektro- und Wasserstofffahrzeuge.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
International Journal of Machine Learning and Cybernetics
Erschienen in: International Journal of Machine Learning and Cybernetics 4/2012

01.12.2012 | Original Article

Learning rates of least-square regularized regression with strongly mixing observation

verfasst von: Yongquan Zhang, Feilong Cao, Canwei Yan

Erschienen in: International Journal of Machine Learning and Cybernetics | Ausgabe 4/2012

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

This paper considers the regularized learning algorithm associated with the least-square loss, strongly mixing observations and reproducing kernel Hilbert spaces. We first give the bound of the sample error with exponentially strongly mixing observations and the rate of approximation by Jackson-type theorem of approximation based on exponentially strongly mixing sequence. Then the generalization error of the least-square regularized regression is obtained by estimating sample error and regularization error.
Vorheriger Artikel Null space based feature selection method for gene expression data
Nächster Artikel Interactive image retrieval using M-band wavelet, earth mover’s distance and fuzzy relevance feedback

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Weitere Produktempfehlungen anzeigen
Literatur
1.
2.
Ibragimov IA, Linnik YV (1971) Independent and stationary sequence of random variables. Wolters-Noordnoff, Groningen
3.
Modha S, Masry E (1996) Minimum complexity regression estimation with weakly dependent observations. IEEE Trans Inf Theory 42:2133–2145MathSciNetMATHCrossRef
4.
Xu YL, Chen DR (2008) Learning rates of regularized regression for exponentially strongly mixing sequence. J Stat Plan Inference 138:2180–2189MATHCrossRef
5.
6.
7.
Vrdasagar M (2002) Learning and generalization with application to neural networks. 2nd edn. Springer, Berlin
8.
9.
Zou B, Li LQ, Xu ZB (2009) The generalization performance of ERM algorithm with strongly mixing observations. Mach Learn 75:275–295CrossRef
10.
Sidorov G, Koeppen M, Cruz-Corts N (2011) Recent advances in machine learning techniques and applications. Int J Mach Learn Cybern 2(3):123–124CrossRef
11.
Liu Z, Wu QH, Zhang Y, Philip Chen CL (2011) Adaptive least squares support vector machines filter for hand tremor canceling in microsurgery. Int J Mach Learn Cybern 2(1):37–47CrossRef
12.
Wang XZ, Lu SX, Zhai JH (2008) Fast fuzzy multi-category SVM based on support vector domain description. Int J Pattern Recogn Artif Intell 22(1):109–120CrossRef
13.
He Q, Wu CX (2011) Separating theorem of samples in Banach space for support vector machine learning. Int J Mach Learn Cybern 2(1):49–54CrossRef
14.
Small K, Roth D (2010) Margin-based active learning for structured predictions. Int J Mach Learn Cybern 1(1-4):3–25CrossRef
15.
Wang XZ, Zhang SF, Zhai JH (2007) A nonlinear integral defined on partition and its application to decision trees. Soft Comput 11(4):317–321MATHCrossRef
16.
Vapnik V (1998) Statistical learning theory. Wiley, New YorkMATH
17.
Vapnik V (2000) The nature of statistical learning theory. Springer, New YorkMATH
18.
Xie TF, Zhou SP (1998) Real function approximation theory. Hangzhou University Press, Hangzhou
19.
20.
Cucker F, Zhou DX (2007) Learning theory: an approximation theory viewpoint, Cambridge mongraphs on applied and computional mathematics. Cambridge University Press, CambridgeCrossRef
21.
Cucker F, Smale S (2002) Best choice for regularization parameters in learning theory: on the bias-variance problem. Found Comput Math 2:413–428MathSciNetMATH
Metadaten
Titel
Learning rates of least-square regularized regression with strongly mixing observation
verfasst von
Yongquan Zhang
Feilong Cao
Canwei Yan
Publikationsdatum
01.12.2012
Verlag
Springer-Verlag
Erschienen in
International Journal of Machine Learning and Cybernetics / Ausgabe 4/2012
Print ISSN: 1868-8071
Elektronische ISSN: 1868-808X
DOI
https://doi.org/10.1007/s13042-011-0058-4

Weitere Artikel der Ausgabe 4/2012

International Journal of Machine Learning and Cybernetics 4/2012 Zur Ausgabe

Original Article

A discernibility matrix for the topological reduction

Original Article

Hybrid heuristics for the single machine scheduling problem with quadratic earliness and tardiness costs

Original Article

An innovative face image enhancement based on principle component analysis

Original Article

A classifier ensemble approach to the TV-viewer profile adaptation problem

Original Article

Cascaded cluster ensembles

Original Article

Interactive image retrieval using M-band wavelet, earth mover’s distance and fuzzy relevance feedback

Neuer Inhalt

    Bildnachweise