王淑华^1,2，王英杰³，陈振龙¹，盛宝怀²

1. 浙江工商大学统计与数学学院, 杭州 310018;2. 绍兴文理学院应用统计系, 绍兴 312000;3. 华中农业大学信息学院,武汉 430070

出版日期:2020-03-25发布日期:2020-05-30

The Convergence Rate for Kernel-Based Regularized Pair Learning Algorithm with a Quasiconvex Loss

WANG Shuhua ^1,2 ,WANG Yingjie³ ,CHEN Zhenlong¹ ,SHENG Baohuai²

1. School of Statistics and Mathematics, Zhejiang Gongshang University, Hangzhou 310018; 2. Department of Applied Statistics, Shaoxing University, Shaoxing 312000; 3. College of Informatics, Huazhong Agricutural University, Wuhan 430070

Online:2020-03-25Published:2020-05-30







摘要
图/表
参考文献
相关文章
编辑推荐
-->Metrics
本文评论

核正则化排序算法是目前机器学习理论领域讨论的热点问题, 而成对学习算 法是排序算法的推广. 文章给出一种基于拟凸损失的核正则化成对学习算法, 利用拟凸 分析理论对该算法进行误差分析, 给出算法的收敛速度. 分析结果表明, 算法的样本误 差与损失函数中的参数选择有关. 数值实验结果显示, 与基于最小二乘损失的排序算法相比较, 该算法有更稳健的学习性能.

分享此文:

()

[1]	彭家龙，赵彦晖，袁莹. Burr Type XII分布参数的经验Bayes检验问题[J]. 系统科学与数学, 2013, 33(10): 1199-1209.
[2]	李乃医. 随机删失下伽玛分布族参数的经验Bayes双边检验[J]. 系统科学与数学, 2011, 31(4): 458-465.
[3]	刘强. 缺失数据下非线性半参数EV模型的估计[J]. 系统科学与数学, 2010, 30(9): 1236-1250.
[4]	陈玲;韦来生. 连续型单参数指数族参数的经验Bayes检验函数的收敛速度[J]. 系统科学与数学, 2009, 29(8): 1142-1152.
[5]	陈家清;刘次华. 线性指数分布参数的经验Bayes检验问题[J]. 系统科学与数学, 2008, 28(5): 616-626.
[6]	田萍;薛留根. 纵向数据下半参数回归模型的统计分析[J]. 系统科学与数学, 2007, 27(6): 847-857.
[7]	时贞军;孙国. 无约束优化问题的对角稀疏拟牛顿法[J]. 系统科学与数学, 2006, 26(1): 101-112.

-->

PDF全文下载地址:

http://sysmath.com/jweb_xtkxysx/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=13826