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机译:具有弱相关观测值的正则增强的收敛性和一致性
IBM T. J. Watson Research Center, Yorktown Heights, NY, USA|c|;
Bayes-risk consistency; beta-mixing; boosting; classification; dependent data; empirical processes; memory; non-iid; penalized model selection; regularization;
机译:关于正则增强方法的贝叶斯风险一致性
机译:注射性和弱* -To-弱连续性足以用于收敛速率的1-正规化
机译:通过提前停止来增强:收敛性和一致性
机译:具有静止β混合观测的正则升压算法的收敛性和一致性
机译:FPGA互连网络,具有强大且弱反转的电容升压
机译:通过正则化的系统发育推断的一致性和收敛速度
机译:具有弱相依观测值的正则推进的收敛性和一致性
机译:随机逼近:相依观测的收敛结果。