研究人员在Hölder-Zygmund类中分析了用于非参数回归任务的核岭回归。他们的发现表明，错误设定的核岭回归可以达到n^{-2s/(2s+d)}的minimax L2速率。然而，该研究还揭示了在Hölder-Zygmund范数方面正确性失效的问题，即使在高斯噪声下回归函数为零，核岭回归噪声分量的期望平方范数也随着log n的增加而增加。 AI
影响 为特定数据类别的核岭回归的性能和局限性提供了理论见解。
排序理由 详细介绍机器学习算法理论分析的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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