![](/images/graphics-bg.png)
Least Square Regularized Regression for Multitask Learning
المؤلفون المشاركون
Li, Han-Xiong
Xu, Yong-Li
Chen, Di-Rong
المصدر
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-12-21
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The study of multitask learning algorithms is one of very important issues.
This paper proposes a least-square regularized regression algorithm for multi-task learning with hypothesis space being the union of a sequence of Hilbert spaces.
The algorithm consists of two steps of selecting the optimal Hilbert space and searching for the optimal function.
We assume that the distributions of different tasks are related to a set of transformations under which any Hilbert space in the hypothesis space is norm invariant.
We prove that under the above assumption the optimal prediction function of every task is in the same Hilbert space.
Based on this result, a pivotal error decomposition is founded, which can use samples of related tasks to bound excess error of the target task.
We obtain an upper bound for the sample error of related tasks, and based on this bound, potential faster learning rates are obtained compared to single-task learning algorithms.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Xu, Yong-Li& Chen, Di-Rong& Li, Han-Xiong. 2013. Least Square Regularized Regression for Multitask Learning. Abstract and Applied Analysis،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-492788
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Xu, Yong-Li…[et al.]. Least Square Regularized Regression for Multitask Learning. Abstract and Applied Analysis No. 2013 (2013), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-492788
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Xu, Yong-Li& Chen, Di-Rong& Li, Han-Xiong. Least Square Regularized Regression for Multitask Learning. Abstract and Applied Analysis. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-492788
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-492788
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)