risk minimization | BriefGPT

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凸聚合问题中的经验风险最小化是最优的
本文研究了凸聚合问题，通过考虑经验风险最小化过程，证明了一种风险近似最小风险程序，在概率上具有误差较小的优点，同时给出了最优凸聚合率的详细定义。
PDF11 years ago
通过近似利普希茨扩展在度量空间中高效完成回归
提出了一种基于 Lipschitz extension 的回归框架，通过结构风险最小来避免过拟合，使用凸优化求解离线学习及在线预测，同时解决了大数据集的处理问题。
PDF13 years ago
风险最小化下的噪声容错能力
本文探讨了分类器的噪音容忍性学习。通过风险最小化方法分析噪音容忍性，其中 0-1 损失函数具有较好的噪音容忍性，而其他损失函数则不具备。
PDF13 years ago
机器学习中非光滑凸优化问题的拟牛顿方法
本研究将众所周知的 BFGS 拟牛顿方法及其内存限制变种 LBFGS 扩展到非平滑凸目标的优化，提出了 subBFGS 算法，其全局收敛，并使用其记忆限制变体（subLBFGS）来最小化 L2 正则化风险并开发了新的多类和多标签设置下的准确
PDF16 years ago
2004 IMS 奖章演讲：风险最小化中的本地 Rademacher 复杂性与神谕不等式
本文探讨了局部 Rademacher 复杂度和奥拉克不等式在风险最小化中所扮演的作用。
PDF17 years ago