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Fast learning from non-i.i.d. observations

Titelangaben

Steinwart, Ingo ; Christmann, Andreas:
Fast learning from non-i.i.d. observations.
In: Bengio, Yoshua ; Schuurmans, D. ; Lafferty, J. D. ; Williams, C. K. I. ; Culotta, A. (Hrsg.): Advances in Neural Information Processing Systems 22. Volume 3. - Red Hook, NY : Curran , 2009 . - S. 1768-1776

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Publikationsform: Aufsatz in einem Buch
Begutachteter Beitrag: Ja
Keywords: statistical machine learning; rate of convergence; learning rate; non-i.i.d.;
dependent data; alpha mixing; kernel methods
Institutionen der Universität: Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Mathematisches Institut > Lehrstuhl Mathematik VII - Stochastik
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Mathematisches Institut > Lehrstuhl Mathematik VII - Stochastik > Lehrstuhl Mathematik VII - 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: 19 Okt 2015 07:29
Letzte Änderung: 19 Okt 2015 07:29
URI: https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/20526