where f is the wanted model, d i x

where f is the wanted model, d i x ∈R , y∈ R , and w∈ Rdh is the weight vector, φ : Rd → Rdh is the mapping to the high dimensional feature space. According to the SRM principle, the minimization problem is established:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แบบต้อง f, d ฉัน x ∈R, y∈ R และ w∈ Rdh เป็นเวกเตอร์น้ำหนัก φ: ถนน→ Rdh ถูกแมปไปยังช่องมิติคุณลักษณะสูง ตามหลักการ SRM ปัญหาลดภาระได้ก่อตั้งขึ้น:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ที่ F เป็นรุ่นที่ต้องการดิกซ์∈R, y∈ R และw∈ Rdh เป็นเวกเตอร์น้ำหนักφ: ถ→ Rdh เป็นแผนที่ไปยังพื้นที่ที่มีมิติสูง ตามหลักการ SRM ปัญหาลดจัดตั้งขึ้น:

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ที่ F เป็นต้องการรูปแบบ D ผม x ∈ R , Y ∈ R , W ∈ rdh คือน้ำหนักเวกเตอร์ φ : กข→ keyboard - key - name rdh เป็นแผนที่ไปยังพื้นที่สูง มีมิติ ตามเพื่อสำหรับหลักการการก่อตั้ง : ปัญหา