关键词statistical learning theory
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- 统计分类器的领域自适应
通过最大熵分类器和线性链的组合，提出了一种基于条件期望最大化技术的统计方案。实验表明，该方法在自然语言处理领域的四个数据集中，可以提高三个真实世界任务的性能。
- 统计学习理论：模型、概念与结果
这篇研究论文对统计学习理论的主要想法和见解进行了温和、非技术性的概述。这篇论文可作为人们在深入了解技术细节之前对该领域有一个概要的起始点。
- 学习理论中的 Elastic-Net 正则化
在统计学习理论框架下，我们分析了 Zou 和 Hastie 提出的弹性网正则化方案，重点研究了该方案的统计性质及其一致性，证明了在目标预测函数的一个无限维度的词典中，存在一个特定的弹性网表示，并且该弹性网估计器不仅对预测而且对变量 / 特征 - 任意可计算分类器的统计学习
研究了在所有可计算标签函数中的学习，证明了这是可能的，但也表明了无法独立于分布地限制样本复杂度，这完全是由于学习算法可计算的要求，而不是统计问题的本性。
- MM支持向量机及其应用
介绍支持向量机及其应用，强调其稀疏解决方案，对分类和回归问题进行专门的适用，适用文本处理和生物信息学任务，同时介绍了算法推广和实际应用。