کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
1148263 | 957826 | 2009 | 9 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Least-square regularized regression with non-iid sampling
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
ریاضیات کاربردی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
We study the least-square regression learning algorithm generated by regularization schemes in reproducing kernel Hilbert spaces. A non-iid setting is considered: the sequence of probability measures for sampling is not identical and the sampling may be dependent. When the sequence of marginal distributions for sampling converges exponentially fast in the dual of a Hölder space and the sampling process satisfies a polynomial strong mixing condition, we derive learning rates for the learning algorithm.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Statistical Planning and Inference - Volume 139, Issue 10, 1 October 2009, Pages 3579-3587
Journal: Journal of Statistical Planning and Inference - Volume 139, Issue 10, 1 October 2009, Pages 3579-3587
نویسندگان
Zhi-Wei Pan, Quan-Wu Xiao,