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Dumpert, Florian ; Christmann, Andreas:
Universal consistency and robustness of localized support vector machines.
In: Neurocomputing.
Bd. 315
(2018)
.
- S. 96-106.
ISSN 0925-2312
DOI: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2018.06.061
Weitere Angaben
| Publikationsform: | Artikel in einer Zeitschrift |
|---|---|
| Begutachteter Beitrag: | Ja |
| Keywords: | Machine learning; Universal consistency; Robustness; Localized learning; Reproducing kernel Hilbert space |
| Institutionen der Universität: | 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 Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Mathematisches Institut > Lehrstuhl Mathematik VII - Stochastik |
| Titel an der UBT entstanden: | Ja |
| Themengebiete aus DDC: | 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 510 Mathematik |
| Eingestellt am: | 18 Sep 2018 07:03 |
| Letzte Änderung: | 18 Sep 2018 07:03 |
| URI: | https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/45816 |