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加权距离最近邻样本压缩
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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
本文研究了带权最近邻分类器的超额风险和非负权重的渐近最优向量，结果表明该分类器的遗憾与未加权的k-最近邻分类器相比，仅与特征向量的维度有关。同时，在更大的维度上，权重最优。研究还证明，当允许使用负权重时，强平滑假设是可能提高收敛速度的。实证对比支持了本文的结果。
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关键要点
- 本文研究了带权最近邻分类器的超额风险和非负权重的渐近最优向量。
- 分类器的遗憾仅与特征向量的维度有关，且在更大的维度上权重最优。
- 允许使用负权重时，强平滑假设可能提高收敛速度。
- 实证对比支持了本文的研究结果。
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