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本文主要研究再生核希尔伯特空间中由相关熵(correntropy)诱导的损失函数的正则化回归问题。我们的目的是给出统计学习理论中基于最大相关熵回归问题的误差分析。通过分析，当适当选择损失函数中的参数时，我们得到了几乎最优的逼近阶。该逼近阶依赖于正则化误差(regularization error)和再生核希尔伯特空间的覆盖数。