Improved Classification Rates for Localized Algorithms under Margin Conditions

Langue : anglais

Edité par Springer Fachmedien Wiesbaden Mrz 2020, 2020

3658295902 / 9783658295905

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Support vector machines (SVMs) are one of the most successful algorithms on small and medium-sized data sets, but on large-scale data sets their training and predictions become computationally infeasible. The author considers a spatially defined data chunking method for large-scale learning problems, leading to so-called localized SVMs, and implements an in-depth mathematical analysis with theoretical guarantees, which in particular include classification rates. The statistical analysis relies on a new and simple partitioning based technique and takes well-known margin conditions into account that describe the behavior of the data-generating distribution. It turns out that the rates outperform known rates of several other learning algorithms under suitable sets of assumptions. From a practical point of view, the author shows that a common training and validation procedure achieves the theoretical rates adaptively, that is, without knowing the margin parameters in advance. 144 pp. Englisch. …

N° de réf. du vendeur 9783658295905

Titre
Improved Classification Rates for Localized Algorithms under Margin Conditions
Auteur
Ingrid Karin Blaschzyk
Éditeur
Springer Fachmedien Wiesbaden Mrz 2020
Année de publication
2020
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
3658295902
ISBN à 13 chiffres
9783658295905
Poids de l'article
197 grammes
Dimensions
210x148x9 mm

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