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On extension theorems and their connection to universal consistency in machine learning

Titelangaben

Christmann, Andreas ; Dumpert, Florian ; Xiang, Dao-Hong:
On extension theorems and their connection to universal consistency in machine learning.
In: Analysis and Applications. Bd. 14 (November 2016) Heft 6 . - S. 795-808.
ISSN 0219-5305
DOI: 10.1142/S0219530516400029

Weitere Angaben

Publikationsform: Artikel in einer Zeitschrift
Begutachteter Beitrag: Ja
Institutionen der Universität: 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
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Mathematisches Institut > Lehrstuhl Stochastik
Titel an der UBT entstanden: Ja
Themengebiete aus DDC: 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 510 Mathematik
Eingestellt am: 31 Okt 2016 10:09
Letzte Änderung: 31 Okt 2016 10:09
URI: https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/35027