Density Problem and Approximation Error in Learning Theory
المؤلف
المصدر
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-10-07
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
We study the density problem and approximation error of reproducing kernel Hilbert spaces for the purpose of learning theory.
For a Mercer kernel K on a compact metric space (X, d), a characterization for the generated reproducing kernel Hilbert space (RKHS) ℋK to be dense in C(X) is given.
As a corollary, we show that the density is always true for convolution type kernels.
Some estimates for the rate of convergence of interpolation schemes are presented for general Mercer kernels.
These are then used to establish for convolution type kernels quantitative analysis for the approximation error in learning theory.
Finally, we show by the example of Gaussian kernels with varying variances that the approximation error can be improved when we adaptively change the value of the parameter for the used kernel.
This confirms the method of choosing varying parameters which is used often in many applications of learning theory.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhou, Ding-Xuan. 2013. Density Problem and Approximation Error in Learning Theory. Abstract and Applied Analysis،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-492824
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhou, Ding-Xuan. Density Problem and Approximation Error in Learning Theory. Abstract and Applied Analysis No. 2013 (2013), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-492824
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhou, Ding-Xuan. Density Problem and Approximation Error in Learning Theory. Abstract and Applied Analysis. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-492824
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-492824
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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