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关于均场极限中的基于核的统计学习
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
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研究机器学习中输入变量个数趋向无穷大的情况。
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完善了核和再生核希尔伯特空间均值场极限的现有理论。
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提供了与核在均值场极限下逼近相关的结果，包括再现者定理。
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将核应用于均值场极限下的统计学习，重点是支持向量机。
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展示了经验和无穷样本解的均值场收敛及相应风险的收敛。
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在核方法背景下建立了严谨的均值场极限，为大规模问题提供新的理论工具和洞见。
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提出了一种尚未在统计学习理论文献中研究的学习问题形式。
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