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系数正则化在线算法收敛性分析

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毕业论文范文题目：系数正则化在线算法收敛性分析，论文范文关键词：系数正则化在线算法收敛性分析
系数正则化在线算法收敛性分析毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：学习理论是以神经网络学习、回归、分类算法、密度估计、模式识别等问题为背景,结合函数分析所发展起来的一门新兴学科,该理论是依据未知概率分布的样本点从特征空间中寻找与概率分布最佳近似的方法,随着学习理论的发展近几年在应用领域已逐步发展为一门热门学科,比如在（此处忽略..）数据建模、优化、分类、预测等方面有很好的应用.二元分类是机器学习中的一个重要分支,特别在支撑向量机中应用广泛.其目的就是构建一个分类器预测未知样本的分布情况.本文将基于再生核Hilbert空间上的二元正则化分类模型转化为定义在有限维欧氏空间上的系数正则（此处忽略..）化模型,从而将研究问题转化为对有限维的随机规划解的收敛性估计.将学习速度的估计转化为对样本误差和逼近误差的估计.具体研究了基于一般凸损失函数的系数正则化在线和全在线分类学习算法问题,给出了基于欧氏空间的一种不依赖于样本容量的方法并且详细给出了两种算法的（文章此处忽略..）误差分析过程.论文的第一部分给出了基于欧式空间的梯度下降算法的产生过程,该方法的优点是对于样本容量较大的样本空间同样可以有效的构造分类器进行分类.论文对由梯度下降算法产生的学习序列进行了界的限定,在此过程中要求损失函数在原点是满足李普希茨条件的,并且对（文章此处忽略..）步长的具体形式也做了要求,在此基础上明确地给出了其错分类误差.最后,以铰链损失和最小二乘损失等函数为例给出了该算法的收敛速率的分析.另外,论文还关于系数正则化全在线分类算法做了收敛性分析,考虑是的一种正则项随步长改变的算法,其损失函数是强凸的.

以上为本篇毕业论文范文系数正则化在线算法收敛性分析的介绍部分。

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