非 I.I.D 数据下被审查回归模型的渐进有效的在线学习

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本文介绍了一种在线学习算法,通过正则化路径的顺序随机逼近,收敛于再生核希尔伯特空间中的回归函数。通过选择增益或步长序列,可以生产出批量学习的最佳已知强收敛速率,并给出了弱收敛速率。通过偏差-方差分解,证明偏差包括逼近误差和漂移误差,方差来自样本误差,分析为反向鞍点型差分序列。

原文中文,约300字,阅读约需1分钟。
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