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线性支持向量机与随机特征的理论实现
在低噪声假设下，使用优化的特征映射的支持向量机在训练集（样本数为 m）上能够实现比 O (1/√m) 更快的学习速率，此方法将随机特征方法从最小二乘损失扩展到 0-1 损失，并且我们发现加权特征选择方法能帮助提高随机特征支持向量机在合成数据
PDF6 years ago
SGD 和随机特征的学习
本文研究了基于随机梯度下降与小批量和随机特征的非参数统计学习估计器，利用其定义了一种近似的核方法，并通过得出最优有限样本限制来探究其学习性质。
PDF6 years ago
NEWMA：一种新的可扩展的无模型在线变点检测方法
本文提出了一种基于 Exponential Weighted Moving Average，使用随机特征进行 Maximum Mean Discrepancy 距离度量、实现高效率非参数在线变点检测的方法。
PDF6 years ago
基于随机傅里叶特征的高效 KLMS 和 KRLS 算法
该论文提出了一种新的在线最小二乘法算法框架，用于对 RKH 空间中的非线性模型进行建模，通过使用核函数的傅里叶变换的随机特征，将数据映射到有限维欧几里得空间。新算法的优点是不需要任何形式的稀疏化，因为与所有现有算法相比，解决方案的大小保持不
PDF8 years ago
块坐标下降法实现大规模核学习
本文研究了分布式块坐标下降算法在解决内核回归和分类问题上的效率，通过三个大的分类任务比较了完全内核方法、Nyström 方法和随机特征法的结果，结果表明，Nyström 方法通常比随机特征法具有更好的统计精度，但可能需要更多的优化迭代。最后
PDF8 years ago
NIPS随机特征学习的泛化性能
本研究探讨了统计学习框架下随机特征稀疏化岭回归的泛化性质，结果显示仅需 O（根号 n*log n）个随机特征即可实现 O（1 / 根号 n）的学习界限，优于之前的提法；此外我们证明了一系列快速学习速率及其潜在影响，研究证明了及格自适应分配随
PDF8 years ago
快速半监督学习的相关随机特征
本文介绍了一种名为相关的 Nystrom 视图（XNV）的算法，它基于两个主要思想，即使用计算廉价的随机特征生成两个视图，并在未标记数据上使用 CCA 进行多视角回归，以偏向于有用的特征。该方法表现出较高的性能并大幅减少了运行时间。
PDF11 years ago