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pro vyhledávání: '"Data analysis in high dimension"'
Autor:
Giulini, Ilaria
Ce travail de thèse porte sur l'obtention de bornes de généralisation pour des échantillons statistiques à valeur dans des espaces de Hilbert définis par des noyaux reproduisants. L'approche consiste à obtenir des bornes non asymptotiques ind
Externí odkaz:
http://www.theses.fr/2015ENSU0026/document
Autor:
Giulini, Ilaria
Publikováno v:
Statistics [math.ST]. Ecole normale supérieure-ENS PARIS, 2015. English. ⟨NNT : 2015ENSU0026⟩
This thesis focuses on obtaining generalization bounds for random samples in reproducing kernel Hilbert spaces. The approach consists in first obtaining non-asymptotic dimension-free bounds in finite-dimensional spaces using some PAC-Bayesian inequal
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______2592::80c2eb95f5db301d6fcf37f540e51b99
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01774959/file/Giulini-2015-These.pdf
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01774959/file/Giulini-2015-These.pdf