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kernel predictors
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通过无需调参的随机学习实现同时进行模型选择和优化
该论文提出了一种基于核的随机梯度下降算法,在训练过程中进行模型选择,不需任何形式的交叉验证或参数调整,并利用在线学习理论在数据相关性方面进行正则化的估计,证明了标准光滑性假设下的最优收敛速度。
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10 years ago
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