کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4607902 | 1337889 | 2010 | 16 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Moving least-square method in learning theory
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
آنالیز ریاضی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Moving least-square (MLS) is an approximation method for data interpolation, numerical analysis and statistics. In this paper we consider the MLS method in learning theory for the regression problem. Essential differences between MLS and other common learning algorithms are pointed out: lack of a natural uniform bound for estimators and the pointwise definition. The sample error is estimated in terms of the weight function and the finite dimensional hypothesis space. The approximation error is dealt with for two special cases for which convergence rates for the total L2L2 error measuring the global approximation on the whole domain are provided.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Approximation Theory - Volume 162, Issue 3, March 2010, Pages 599–614
Journal: Journal of Approximation Theory - Volume 162, Issue 3, March 2010, Pages 599–614
نویسندگان
Hong-Yan Wang, Dao-Hong Xiang, Ding-Xuan Zhou,