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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單趟（one-pass）地進行核選擇和假設(shè)更新，并且現(xiàn)有在線核選擇方法的時間復(fù)雜度至少是關(guān)于回合數(shù)平方的，計算效率較低。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)的時間復(fù)雜度。首先，定義了基于局部后悔的核選擇準則（LRC），證明該準則是假設(shè)序列期望風(fēng)險的上界。然后，應(yīng)用相干性來度量新實例與緩沖區(qū)中實例的相關(guān)性，并結(jié)合蓄水池采樣來設(shè)計緩沖區(qū)實例的添加和刪除策略。最后，構(gòu)造LRC的増量更新方法，并應(yīng)用在線梯度下降方法來更新假設(shè)，實現(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。實驗結(jié)果表明，該文所提岀的在線核選擇方法在保證精度的同時可顯著提髙核選擇的計算效率。
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