复杂量化最小误差熵与基准点的理论及应用：模型回归中的突破 学术背景 在机器学习和信号处理领域，非高斯噪声的存在往往会对模型的性能产生不利影响。传统的均方误差（Mean Squared Error, MSE）虽然在理论上和计算上具有简单性，但在面对非高斯噪声时，其可靠性受到严重挑战。为了解决这一问题，研究者们提出了多种优化准则，其中最小误差熵（Minimum Error Entropy, MEE）因其在抑制脉冲噪声和异常值方面的优异表现而备受关注。然而，原始的MEE算法由于需要对误差样本进行双重求和，计算复杂度较高，限制了其在大规模数据集中的应用。 为了降低计算负担，Zheng等人提出了量化最小误差熵（Quantized MEE, QMEE），通过量化技术显著提高了计算效率。在此基础上，本研究...