机译:正规化经验风险最小化中的一致性和过度化的一种新的分析方法
Brown Univ Div Appl Math Providence RI 02912 USA;
Penn State Univ Dept Math University Pk PA 16802 USA;
Overfitting; empirical risk minimization; graph total variation; discrete to continuum; classification;
机译:正规化经验风险最小化中的一致性和过度化的一种新的分析方法
机译:最小化经验风险和支持向量回归的无分布一致性
机译:经验风险最小化和支持向量回归的无分布一致性
机译:基于可变一致性优势的粗糙集方法的经验风险最小化
机译:大规模经验风险最小化的分布式算法:非凸性,自适应采样和无矩阵二阶方法
机译:多组学方法在实验数据上的一致性和过度拟合
机译:关于(正则化)经验风险最小化的集中度
机译:统计学习:稳定性对于泛化是充分的,对于经验风险最小化的一致性是必要和充分的