BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-11-03T00:00:00Z 使用梯度下降解决非常数核函数的核岭回归 💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 该文介绍了一种解决内核岭回归中超参数选择问题的方法，通过迭代逐渐减小带宽，取得了优于使用常数带宽的结果。该方法训练误差为零且具有良好泛化性能，还能产生双下降现象。 🏷️ 标签 内核岭回归 函数 带宽 泛化性能 超参数选择 迭代方法 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
