In this paper we present an algorithm to fit data via exponentials when the error is measured using the max-norm. We prove the necesssary results to show that the algorithm will converge to the best approximation no matter the dataset.


翻译:在本文中,我们提出了一种通过指数拟合数据的算法,当使用最大范数测量误差时。我们证明了必要的结果,以表明无论数据集如何,算法都会收敛到最佳逼近。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
20+阅读 · 2021年8月1日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
【电子书】大数据挖掘,Mining of Massive Datasets,附513页PDF
专知会员服务
101+阅读 · 2020年3月22日
近期必读的12篇KDD 2019【图神经网络(GNN)】相关论文
专知会员服务
62+阅读 · 2020年1月10日
浅聊对比学习(Contrastive Learning)
极市平台
2+阅读 · 2022年7月26日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
14+阅读 · 2019年4月13日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月25日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月24日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月22日
Arxiv
14+阅读 · 2022年8月25日
VIP会员
相关资讯
浅聊对比学习(Contrastive Learning)
极市平台
2+阅读 · 2022年7月26日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
14+阅读 · 2019年4月13日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员