喵ID：bqoXis免责声明

A Gradient Iteration Method for Functional Linear Regression in Reproducing Kernel Hilbert Spaces

再生核希尔伯特空间中函数线性回归的梯度迭代方法

基本信息

DOI：
10.4208/aam.oa-2021-0016
发表时间：
2022-06
期刊：
Annals of Applied Mathematics
影响因子：
--
通讯作者：
Michael Ng
中科院分区：
其他
文献类型：
--
作者： Hongzhi Tong;Michael Ng研究方向： -- MeSH主题词： --
关键词： --
来源链接：pubmed详情页地址

文献摘要

. We consider a gradient iteration algorithm for prediction of functional linear regression under the framework of reproducing kernel Hilbert spaces. In the algorithm, we use an early stopping technique, instead of the classical Tikhonov regularization, t
我们在再生核希尔伯特空间框架下考虑一种用于函数型线性回归预测的梯度迭代算法。在该算法中，我们使用一种早停技术，而非经典的吉洪诺夫正则化。
参考文献（0）
被引文献（1）

数据更新时间：{{ references.updateTime }}

关联基金

半监督流形学习的数学理论
批准号：
11871438
批准年份：
2018
资助金额：
54.0
项目类别：
面上项目
Michael Ng
通讯地址:
--
所属机构:
--
电子邮件地址：
--
免责声明免责声明
1、猫眼课题宝专注于为科研工作者提供省时、高效的文献资源检索和预览服务；
2、网站中的文献信息均来自公开、合规、透明的互联网文献查询网站，可以通过页面中的“来源链接”跳转数据网站。
3、在猫眼课题宝点击“求助全文”按钮，发布文献应助需求时求助者需要支付50喵币作为应助成功后的答谢给应助者，发送到用助者账户中。若文献求助失败支付的50喵币将退还至求助者账户中。所支付的喵币仅作为答谢，而不是作为文献的“购买”费用，平台也不从中收取任何费用，
4、特别提醒用户通过求助获得的文献原文仅用户个人学习使用，不得用于商业用途，否则一切风险由用户本人承担；
5、本平台尊重知识产权，如果权利所有者认为平台内容侵犯了其合法权益，可以通过本平台提供的版权投诉渠道提出投诉。一经核实，我们将立即采取措施删除/下架/断链等措施。
我已知晓