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在線核選擇是在線核學(xué)習(xí)的關(guān)鍵問題。不同于離線核選擇，在線核選擇需要在保證亞線性收斂率的同時(shí)單趟（one-pass地進(jìn)行核選擇和假設(shè)更新，并且現(xiàn)有在線核選擇方法的時(shí)間復(fù)雜度至少是關(guān)于回合數(shù)平方的，計(jì)算效率較低。針對這些問題，該文提出了一種新的基于局部后悔的在線核選擇方法。該方法具有亞線性的后悔界和關(guān)于回合數(shù)對數(shù)的時(shí)間復(fù)雜度。首先，定義了基于局部后悔的核選擇準(zhǔn)則（LRC），證明該準(zhǔn)則是假設(shè)序列期望風(fēng)險(xiǎn)的上界。然后，應(yīng)用相干性來度量新實(shí)例與緩沖區(qū)中實(shí)例的相關(guān)性，并結(jié)合蓄水池采樣來設(shè)計(jì)緩沖區(qū)實(shí)例的添加和刪除策略。最后，構(gòu)造LRC的增量更新方法，并應(yīng)用在線梯度下降方法來更新假設(shè)，實(shí)現(xiàn)具有亞線性后悔界的在線核選擇和在線核學(xué)習(xí)的高效算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該文所提出的在線核選擇方法在保證精度的同時(shí)可顯著提高核選擇的計(jì)算效率。
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