粗糙空間上結構風險最小化原則.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、統(tǒng)計學習理論是處理小樣本學習問題的重要理論方法。然而，該理論是建立在概率空間上基于實隨機樣本的，它難以討論和處理現(xiàn)實世界中客觀存在的涉及粗糙空間上粗糙樣本的小樣本統(tǒng)計學習問題。結構風險最小化原則是統(tǒng)計學習理論的核心內容之一，是構建支持向量機的重要基礎?；诖?，本文研究了粗糙空間上結構風險最小化原則。首先，給出了粗糙空間上粗糙變量退火熵、生長函數(shù)和VC 維的定義，并證明了它們的一些性質；其次，構建了粗糙空間上基于VC 維的風險泛函的界；再

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