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我们在分类听说算法由与 Gaussian 核和一般凸的损失功能联系的 Tikhonov 规则化计划产生了上继续我们的学习。我们这份报纸的主要目的是由介绍与一般凸的损失功能和 Tsybakov 噪音条件联系的一条新比较定理改进错误界限。一些具体例子被提供说明为学习算法表明各种各样的损失功能的效果的改进的学习的率。在我们的分析，损失功能的凸状起一个中央作用。