Model Selection and Error Estimation in a Nutshell

Sprache: Englisch

Verlag: Springer, Springer Aug 2020, 2020

3030243613 / 9783030243616

Serie: Buch 11 von 14 - Modeling and Optimization in Science and Technologies

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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.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9783030243616

Titel
Model Selection and Error Estimation in a Nutshell
Autor
Luca Oneto
Verlag
Springer, Springer Aug 2020
Erscheinungsjahr
2020
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3030243613
ISBN-13
9783030243616
Artikelgewicht
236 Gramm
Abmessungen
235x155x9 mm
Serie
Buch 11 von 14: Modeling and Optimization in Science and Technologies

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