噪聲標簽回歸的泛化誤差估計及過濾算法

摘要： 當回歸數(shù)據(jù)中存在數(shù)值型標簽噪聲時，傳統(tǒng)泛化誤差估計方法不再適用，回歸模型的泛化性能缺乏保障.本文提出一種面向標簽噪聲的回歸模型泛化誤差估計方法，并設(shè)計了自適應(yīng)高斯核噪聲估計與樣本召回過濾(adaptive Gaussian kernel noise estimator and sample recall filtering, AGKSRF)算法.在所提Craven-Wahba(... （共9頁）