کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
10151151 | 1666107 | 2018 | 24 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Universal consistency and robustness of localized support vector machines
ترجمه فارسی عنوان
سازگاری جهانی و قابلیت اطمینان تکنولوژی بردار پشتیبانی محلی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
فراگیری ماشین، ثبات جهانی، نیرومندی، یادگیری محلی بازسازی هسته فضای هیلبرت،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
The massive amount of available data potentially used to discover patterns in machine learning is a challenge for kernel based algorithms with respect to runtime and storage capacities. Local approaches might help to relieve these issues. From a statistical point of view local approaches allow additionally to deal with different structures in the data in different ways. This paper analyses properties of localized kernel based, non-parametric statistical machine learning methods, in particular of support vector machines (SVMs) and methods close to them. We will show there that locally learnt kernel methods are universally consistent. Furthermore, we give an upper bound for the maxbias in order to show statistical robustness of the proposed method.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 315, 13 November 2018, Pages 96-106
Journal: Neurocomputing - Volume 315, 13 November 2018, Pages 96-106
نویسندگان
Florian Dumpert, Andreas Christmann,