本文選題：機器學習　切入點：統(tǒng)計學習理論　出處：《自動化學報》2017年01期

【摘要】：假設空間復雜性是統(tǒng)計學習理論中用于分析學習模型泛化能力的關鍵因素.與數(shù)據(jù)無關的復雜度不同,Rademacher復雜度是與數(shù)據(jù)分布相關的,因而通常能得到比傳統(tǒng)復雜度更緊致的泛化界表達.近年來,Rademacher復雜度在統(tǒng)計學習理論泛化能力分析的應用發(fā)展中起到了重要的作用.鑒于其重要性,本文梳理了各種形式的Rademacher復雜度及其與傳統(tǒng)復雜度之間的關聯(lián)性,并探討了基于Rademacher復雜度進行學習模型泛化能力分析的基本技巧.考慮樣本數(shù)據(jù)的獨立同分布和非獨立同分布兩種產(chǎn)生環(huán)境,總結并分析了Rademacher復雜度在泛化能力分析方面的研究現(xiàn)狀.展望了當前Rademacher復雜度在非監(jiān)督框架與非序列環(huán)境等方面研究的不足,及其進一步應用與發(fā)展.
[Abstract]:Assuming the space complexity is the key factor analysis of learning and the generalization ability of the model used in the statistical learning theory. Different complexity and data that is independent of the complexity of Rademacher is associated with the distribution of the data, and usually can be more compact than traditional complex expression of generalization. In recent years, the complexity of Rademacher application development in statistical learning theory the generalization ability plays an important role. In view of its importance, this paper explores the relevance of various forms of Rademacher complexity and traditional complexity, and discusses the Rademacher complexity of basic skills of learning model based on generalization ability. Considering the sample data are independent and identically distributed and non IID two kinds of production environment, summary and analysis of the generalization ability of analysis on the status quo of the Rademacher complex. The prospect of the current Rademacher in complexity The lack of research on unsupervised framework and non sequence environment, and its further application and development.

【作者單位】： 上海電子信息職業(yè)技術學院計算機應用系;復旦大學計算機科學技術學院;上海市智能信息處理重點實驗室;

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本文編號：1685008