协变量变换下的高维核方法:数据依赖隐式正则化
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。本文研究了在协变量转移下高维核岭回归,并分析了重要性重新加权的作用。我们首先推导了协变量转移下高维核的渐近展开式。通过偏差 -...
本文研究了在协变量转移下高维核岭回归,并分析了重要性重新加权的作用。通过偏差 - 方差分解,证明了重新加权策略可以降低方差。分析了规范化尺度对偏差的影响。提供了协变量转移下核函数 / 向量的渐近展开。
本文研究了在协变量转移下高维核岭回归,并分析了重要性重新加权的作用。我们首先推导了协变量转移下高维核的渐近展开式。通过偏差 -...
本文研究了在协变量转移下高维核岭回归,并分析了重要性重新加权的作用。通过偏差 - 方差分解,证明了重新加权策略可以降低方差。分析了规范化尺度对偏差的影响。提供了协变量转移下核函数 / 向量的渐近展开。