This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -How can we select the best performing data-driven model How can we rigorously estimate its generalization error Statistical learning theory answers these questions by deriving non-asymptotic bounds on the generalization error of a model or, in other words, by upper bounding the true error of the learned model based just on quantities computed on the available data. However, for a long time, Statistical learning theory has been considered only an abstract theoretical framework, useful for inspiring new learning approaches, but with limited applicability to practical problems. The purpose of this book is to give an intelligible overview of the problems of model selection and error estimation, by focusing on the ideas behind the different statistical learning theory approaches and simplifying most of the technical aspects with the purpose of making them more accessible and usable in practice. The book starts by presenting the seminal works of the 80's and includes the most recent results. It discusses open problems and outlines future directions for research. 148 pp. Englisch.

N� de ref. del art�culo 9783030243586

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Model Selection and Error Estimation in a Nutshell
Editor: Springer International Publishing Jul 2019
Fecha de publicaci�n: 2019
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 3030243583
ISBN 13: 9783030243586
Encuadernaci�n: Buch
Estado: Neu
Dimensiones: 241�mil�metros de ancho por 160 de alto por 14 de largo
Peso: 395 gramos

Acerca de

Sinopsis

How can we select the best performing data-driven model? How can we rigorously estimate its generalization error? Statistical learning theory answers these questions by deriving non-asymptotic bounds on the generalization error of a model or, in other words, by upper bounding the true error of the learned model based just on quantities computed on the available data. However, for a long time, Statistical learning theory has been considered only an abstract theoretical framework, useful for inspiring new learning approaches, but with limited applicability to practical problems. The purpose of this book is to give an intelligible overview of the problems of model selection and error estimation, by focusing on the ideas behind the different statistical learning theory approaches and simplifying most of the technical aspects with the purpose of making them more accessible and usable in practice. The book starts by presenting the seminal works of the 80’s and includes the most recent results. It discusses open problems and outlines future directions for research.

Acerca del autor

Luca Oneto was born in Rapallo, Italy in 1986. He received his BSc and MSc in Electronic Engineering at the University of Genoa, Italy respectively in 2008 and 2010. In 2014 he received his PhD from the same university in the School of Sciences and Technologies for Knowledge and Information Retrieval with the thesis ``Learning Based On Empirical Data''. In 2017 he obtained the Italian National Scientific Qualification for the role of Associate Professor in Computer Engineering and in 2018 he obtained the one in Computer Science. He worked as Assistant Professor in Computer Engineering at University of Genoa from 2016 to 2019. In 2018 he was co-founder of the spin-off ZenaByte s.r.l. He is currently Associate Professor in Computer Science at University of Pisa with particular interests in Statistical Learning Theory and Data Science. Besides being an editorial board member of the book series Modeling and Optimization in Science and Technologies he is also co-author of the textbook Introduction to Digital Systems Design (Donzellini et al., Springer, 2019).

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A. Widerrufsbelehrung

Widerrufsrecht
Sie haben das Recht, binnen vierzehn Tagen ohne Angabe von Gr�nden diesen Vertrag zu widerrufen.
Die Widerrufsfrist betr�gt vierzehn Tage ab dem Tag, an dem Sie oder ein von Ihnen benannter Dritter, der nicht der Bef�rderer ist, die letzte Ware in Besitz genommen haben bzw. hat.
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Zur Wahrung der Widerrufsfrist reicht es aus, dass Sie die Mitteilung �ber die Aus�bung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.

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Sie haben die Waren unverz�glich und in jedem Fall sp�testens binnen vierzehn Tagen ab dem Tag, an dem Sie uns �ber den Widerruf dieses Vertrags unterrichten, an uns zur�ckzusenden oder zu �bergeben. Die Frist ist gewahrt, wenn Sie die Waren vor Ablauf der Frist von vierzehn Tagen absenden.
Sie tragen die unmittelbaren Kosten der R�cksendung der Waren.
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