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学习机器的推广能力是机器学习理论研究的重要方面.在逐点假设稳定条件下,应用马尔可夫不等式导出了分类学习机器推广误差的界.把这个界与已有的界进行了比较,并得出了逐点假设稳定条件下分类学习机器具有好的推广能力的结论.
基于留一估计子的学习机器的推广能力
【摘 要】
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学习机器的推广能力是机器学习理论研究的重要方面.在逐点假设稳定条件下,应用马尔可夫不等式导出了分类学习机器推广误差的界.把这个界与已有的界进行了比较,并得出了逐点假
【机 构】
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湖北大学数学与计算机科学学院,武汉,430062
【出 处】
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2005年中国模糊逻辑与计算智能联合学术会议
【发表日期】
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2005年期
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