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Reproducing kernel Hilbert spaces in learning theory.

机译:在学习理论中重现内核希尔伯特空间。

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摘要

We analyze the regularized least square algorithm in learning theory with Reproducing Kernel Hilbert Spaces (RKHS). Explicit convergence rates for the regression and binary classification problems are obtained in particular for the polynomial and Gaussian kernels on the n-dimensional sphere and the hypercube. There are two major ingredients in our approach: (i) a law of large numbers for Hilbert space-valued random variables; (ii) Mercer's theorem and the spectrum of the integral operator associated with the given reproducing kernel. Our work also illustrates RKHS as a unifying framework for solving many problems encountered in computational learning theory.
机译:我们用再现核希尔伯特空间(RKHS)分析学习理论中的正则化最小二乘算法。尤其对于n维球面和超立方体上的多项式和高斯核,获得了回归和二进制分类问题的显式收敛速度。我们的方法有两个主要成分:(i)希尔伯特空间值随机变量的大数定律; (ii)美世定理和与给定复制核相关的积分算子的谱。我们的工作还说明RKHS是解决计算学习理论中遇到的许多问题的统一框架。

著录项

  • 作者

    Ha Quang, Minh.;

  • 作者单位

    Brown University.;

  • 授予单位 Brown University.;
  • 学科 Mathematics.; Computer Science.
  • 学位 Ph.D.
  • 年度 2006
  • 页码 111 p.
  • 总页数 111
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 数学;自动化技术、计算机技术;
  • 关键词

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