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计算机科学 > 机器学习

arXiv:1209.0001 (cs)
[提交于 2012年8月30日 ]

标题: 一种改进的Nystrom方法对于大特征值间隙的界限

标题: An Improved Bound for the Nystrom Method for Large Eigengap

Authors:Mehrdad Mahdavi, Tianbao Yang, Rong Jin
摘要: 我们在核矩阵谱中存在大特征值间隔的假设下,为Nyström方法的近似误差开发了一个改进的界限。 这是基于经验观察,即特征值间隔对Nyström方法的近似误差有显著影响。 我们的方法基于积分算子的集中不等式和矩阵扰动理论。 我们的分析表明,当存在大特征值间隔时,在Frobenius范数下,我们可以将Nyström方法的近似误差从$O(N/m^{1/4})$改进到$O(N/m^{1/2})$,其中$N$是核矩阵的大小,$m$是采样列的数量。
摘要: We develop an improved bound for the approximation error of the Nystr\"{o}m method under the assumption that there is a large eigengap in the spectrum of kernel matrix. This is based on the empirical observation that the eigengap has a significant impact on the approximation error of the Nystr\"{o}m method. Our approach is based on the concentration inequality of integral operator and the theory of matrix perturbation. Our analysis shows that when there is a large eigengap, we can improve the approximation error of the Nystr\"{o}m method from $O(N/m^{1/4})$ to $O(N/m^{1/2})$ when measured in Frobenius norm, where $N$ is the size of the kernel matrix, and $m$ is the number of sampled columns.
主题: 机器学习 (cs.LG) ; 数值分析 (math.NA); 机器学习 (stat.ML)
引用方式: arXiv:1209.0001 [cs.LG]
  (或者 arXiv:1209.0001v1 [cs.LG] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.1209.0001
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Mehrdad Mahdavi [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2012 年 8 月 30 日 20:40:06 UTC (19 KB)
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