Zobrazeno 1 - 8
of 8
pro vyhledávání: '"Local Rademacher Complexity Theory"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Scopus-Elsevier
Support Vector Machines (SVMs) are a state-of-the-art and powerful learning algorithm that can effectively solve many real world problems. SVMs are the transposition of the Vapnik–Chervonenkis (VC) theory into a learning algorithm. In this paper, w
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::65a0f711eb5a1659c783a01a7b3f601d
https://doi.org/10.1016/j.neucom.2018.10.087
https://doi.org/10.1016/j.neucom.2018.10.087
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Kanade, Varun1 (AUTHOR), Rebeschini, Patrick2 (AUTHOR), Vaškevičius, Tomas3 (AUTHOR) tomas.vaskevicius@epfl.ch
Publikováno v:
Information & Inference: A Journal of the IMA. Dec2023, Vol. 12 Issue 4, p3010-3041. 32p.
Autor:
Oneto, Luca1 luca.oneto@unige.it
Publikováno v:
WIREs: Data Mining & Knowledge Discovery. Jul/Aug2018, Vol. 8 Issue 4, p1-1. 53p.
Autor:
Luca Oneto
How can we select the best performing data-driven model? How can we rigorously estimate its generalization error? Statistical learning theory answers these questions by deriving non-asymptotic bounds on the generalization error of a model or, in othe
Quantum Inspired Computational Intelligence: Research and Applications explores the latest quantum computational intelligence approaches, initiatives, and applications in computing, engineering, science, and business. The book explores this emerging