Improved Classification Rates for Localized Algorithms under Margin Conditions

Sprache: Englisch

Verlag: Springer VS, 2020

3658295902 / 9783658295905

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9783658295905

Titel
Improved Classification Rates for Localized Algorithms under Margin Conditions
Autor
Ingrid Karin Blaschzyk
Verlag
Springer VS
Erscheinungsjahr
2020
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3658295902
ISBN-13
9783658295905
Artikelgewicht
197 Gramm
Abmessungen
210x148x9 mm

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