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大维数情况下核回归的最优速率
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文探讨了基于经验风险惩罚的多核学习问题，主要关注稀疏情况下的超额风险建立。该方法综合考虑了经验L2范数和核引起的RKHS范数及其正则化参数的数据驱动选择的复杂度惩罚。
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关键要点
- 探讨了基于经验风险惩罚的多核学习问题。
- 综合考虑了经验L2范数和RKHS范数及其正则化参数的数据驱动选择的复杂度惩罚。
- 主要关注稀疏情况下的超额风险建立。
- 问题是稀疏的情况，即核心总数很大但仅需较少核心表示目标函数。
- 目标是建立超预言不等式的超额风险，适应未知设计分布和问题的稀疏性。
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