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在線核選擇是在線核學習的關鍵問題。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更新，并且現有在線核選擇方法的時間復雜度至少是關于回合數平方的，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于回合數對數的時間復雜度。首先，定義了基于局部后悔的核選擇準則（LRC），證明該準則是假設序列期望風險的上界。然后，應用相干性來度量新實例與緩沖區中實例的相關性，并結合蓄水池采樣來設計緩沖區實例的添加和刪除策略。最后，構造LRC的増量更新方法，并應用在線梯度下降方法來更新假設，實現具有亞線性后悔界的在線核選擇和在線核學習的高效算法。實驗結果表明，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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