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梯度grad公式_唐亘_csdn学院_简单回归问题_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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n上采用相关的归纳范数,即最大SingUIar值。如果AX — b = O且X = 0,则对于U = auvT,在ewc(X)表达式中获得SUPremUm,其中 AX — b X U — __________ V — __________ IIAX-bH2 IIXH2, 并且重新出现最坏情况的错误是 ewc(X)— || Ax — b∣b + a∣∣X∣∣2 (很容易验证,如果X或AX-b为零,则该表达式也有效。)然后,鲁棒逼近问题(6.14)变为 最小化IlAX-b∣∣2 + a∣∣x∣∣2, 这是一个规范化的规范问题,可以像SOCP一样解决 最小化t1 + at2 极限-b∣2≤t1,IIXII2≤t2。 由于此问题的解决方案与正则化最小二乘问题的解决方案相同 最小化IlAX — b2 + δ∣∣X∣∣2 对于正则化参数δ的某些值,我们将正则化的最小二乘问题作为最坏情况的鲁棒逼近问题进行了另一种解释。 不确定性椭球 我们还可以通过给出可能的椭圆值来描述A中的变化 每一行:A = {[[a1 .... am] 1 ai∈Ei,i = 1,...。 。
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