Generalization Bounds for Convex Combinations of Kernel Functions

Smola, AJ; Williamson, RC; Schölkopf, B

Generalization Bounds for Convex Combinations of Kernel Functions

Smola, A., Williamson, R., & Schölkopf, B.(1998). Generalization Bounds for Convex Combinations of Kernel Functions (NC2-TR-1998-022). London, UK: University of London, Royal Holloway College, NeuroCOLT 2.

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-E977-F 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0005-DF73-F

資料種別: 報告書

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Smola, AJ, 著者
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Schölkopf, B¹, 著者

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1External Organizations, ou_persistent22

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キーワード: -

要旨: We derive new bounds on covering numbers for hypothesis classes generated by convex combinations of basis functions. These are useful in bounding the generalization performance of algorithms such as RBF-networks, boosting and a new class of linear programming machines similar to SV machines. We show that p-convex combinations with p > 1 lead to diverging bounds, whereas for p = 1 good bounds in terms of entropy numbers can be obtained. In the case of kernel expansions, significantly better bounds can be obtained depending on the eigenvalues of the corresponding integral operators.

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日付: 出版: 1998-08

出版の状態: 出版

ページ: 11

出版情報: London, UK : University of London, Royal Holloway College, NeuroCOLT 2

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識別子（DOI, ISBNなど）: BibTex参照ID: 1872
Reportnr.: NC2-TR-1998-022

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