Model selection error estimation de oneto luca (24 resultados)
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2019
Serie: Modeling and Optimization in Science and Technologies, Libro 11 de 14. Libro 11 de 14 - Modeling and Optimization in Science and Technologies
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2020
Serie: Modeling and Optimization in Science and Technologies, Libro 11 de 14. Libro 11 de 14 - Modeling and Optimization in Science and Technologies
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Editorial: Springer 2020-08, 2020
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2020
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Editorial: Springer, 2019
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer Nature, 2020
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Editorial: Springer, 2020
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Taschenbuch. Condición: Neu. Model Selection and Error Estimation in a Nutshell | Luca Oneto | Taschenbuch | Modeling and Optimization in Science and Technologies | xiii | Englisch | 2020 | Springer | EAN 9783030243616 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]har…tmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Editorial: Springer International Publishing, 2020
Serie: Modeling and Optimization in Science and Technologies, Libro 11 de 14. Libro 11 de 14 - Modeling and Optimization in Science and Technologies
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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 othe…r 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.
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Editorial: Springer International Publishing, 2019
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Buch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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.
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Editorial: Springer, 2020
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Editorial: Springer, 2019
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Editorial: Springer Nature Switzerland AG, 2019
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Editorial: Springer, 2020
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Editorial: Springer International Publishing Aug 2020, 2020
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Taschenbuch. Condición: Neu. 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 m…odel 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.
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Editorial: Springer International Publishing Jul 2019, 2019
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Buch. Condición: Neu. 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.
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Editorial: Springer International Publishing, 2020
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Editorial: Springer International Publishing, 2019
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2020
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Editorial: Springer, 2019
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2020
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2019
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Librería: Biblios, frankfurt am main, HESSE, AlemaniaBiblios
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Condición: New. PRINT ON DEMAND.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2019
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Buch. Condición: Neu. Model Selection and Error Estimation in a Nutshell | Luca Oneto | Buch | Modeling and Optimization in Science and Technologies | xiii | Englisch | 2019 | Springer | EAN 9783030243586 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]sprin…ger[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand.
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Editorial: Springer, Springer Jul 2019, 2019
Serie: Modeling and Optimization in Science and Technologies, Libro 11 de 14. Libro 11 de 14 - Modeling and Optimization in Science and Technologies
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. 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.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 148 pp. Englisch.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, Springer Aug 2020, 2020
Serie: Modeling and Optimization in Science and Technologies, Libro 11 de 14. Libro 11 de 14 - Modeling and Optimization in Science and Technologies
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. 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.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 148 pp. Englisch.
