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机译:没有痛苦的痛苦的模型选择和误差估计
DIBRISUniversity of GenoaGenoa Italy;
algorithmic stability; bootstrap; compression bound; cross validation; differential privacy; error estimation; in‐sample methods; model selection; out‐of‐sample methods; PAC‐Bayes; Rademacher complexity theory; union bound; Vapnik–Chervonenkis theory;
机译:没有痛苦的痛苦的模型选择和误差估计
机译:不具有吸引力参考测量的多边形测量的休闲分量误差的建模和估计
机译:测量误差部分线性添加剂模型的估计和变量选择
机译:LazySVD:更快的SVD分解,却没有痛苦的痛苦
机译:没有MCMC的贝叶斯模型选择和估计
机译:使用交叉验证进行模型选择时的误差估计偏差
机译:非参数识别和估计非经典误差变量模型,无需额外信息