关于均场极限中的基于核的统计学习

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本文研究了机器学习中输入变量个数趋向无穷大的情况，完善了核和其再生核希尔伯特空间均值场极限的理论，并将其应用于支持向量机的统计学习中。结果为大规模问题提供了新的理论工具和洞见，同时提出了一种尚未研究的学习问题形式。

学习问题形式支持向量机机器学习理论工具统计统计学习

原文中文，约400字，阅读约需1分钟。