exploring large feature spaces with hierarchical multiple kernel learning nips使用分层多核学习探索大型特征空间francisbach.pdfVIP
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2 分层多核学习 (HKL)
我们考虑从随 量 X ∈X 预测随 量 Y ∈Y .R 的问题,其中 X 和 Y 可能是非常一般的空间。我们假设给定 n 个 i.i.d.观测值 (xi,yi)
∈X×Y ,i =1,.,n。 函数 f 从 X 到 R 的经验风险定义为 P n
1
yi,f(xi),其中.:Y×R →R+是一个损失函数。我们只假设.是凸的ni=1
相对于第二个参数(但不一定可微)。loss 的典型例子
1
函数是回归的平方损失,即 y ∈R 的 (y,y.)=(y .y.)2 和逻辑损失
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