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Learning rates for the risk of kernel-based quantile regression estimators in additive models

Titelangaben

Christmann, Andreas ; Zhou, Ding-Xuan:
Learning rates for the risk of kernel-based quantile regression estimators in additive models.
In: Analysis and Applications. Bd. 14 (2016) Heft 3 . - S. 449-477.
ISSN 0219-5305
DOI: https://doi.org/10.1142/S0219530515500050

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Angaben zu Projekten

Projekttitel:
Offizieller ProjekttitelProjekt-ID
Support Vector Machines bei stochastischer Abhaengigkeit (German) Support Vector Machines under stochastic dependencyCH/291/2-1

Projektfinanzierung: Deutsche Forschungsgemeinschaft
Deutsche Forschungsgesellschaft

Weitere Angaben

Publikationsform: Artikel in einer Zeitschrift
Begutachteter Beitrag: Ja
Keywords: Additive model; quantile regression; rate of convergence; support vector machine
Institutionen der Universität: Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Mathematisches Institut > Lehrstuhl Stochastik
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Mathematisches Institut > Lehrstuhl Stochastik > Lehrstuhl Stochastik - Univ.-Prof. Dr. Andreas Christmann
Fakultäten
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Mathematisches Institut
Titel an der UBT entstanden: Ja
Themengebiete aus DDC: 000 Informatik,Informationswissenschaft, allgemeine Werke > 004 Informatik
300 Sozialwissenschaften > 310 Statistiken
500 Naturwissenschaften und Mathematik > 510 Mathematik
Eingestellt am: 28 Okt 2015 07:22
Letzte Änderung: 13 Jun 2016 08:50
URI: https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/20514