再生核希尔伯特空间插值空间的谱表示

在统计学习理论中，形如[$\mathrm{L}^2,H$]$_{\theta,r}$的插值空间广泛使用，其中H为再生核希尔伯特空间。然而，这些空间仅在细指数r=2时才 well 理解。我们将现有结果从r=2推广到所有可能的r值。特别是，我们提出了此类空间的谱分解，分析了其嵌入属性，描述了与函数Banach空间理论的联系。我们此外提出了将结果应用于统计学习中的正则化误差估计的示例。