基于投影算子的正则化最小二乘回归

通过引入经验覆盖数(empirical covering number)和投影算子(projection-operator),从理论上研究正则化最小二乘回归学习算法.与已有的方法相比,一方面简化了回归分析的过程;另一方面,提高了最小二则回归学习算法的误差收敛阶.即,通过引入投影算子,得到了O(m-1)型的收敛阶,这是统计学习理论中关于泛化误差的最佳逼近阶.