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Oracle Inequalities in Empirical Risk Minimization and Sparse Recovery Problems
Vladimir Koltchinskii (Broschiert, Englisch)
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Beschreibung
The purpose of these lecture notes is to provide an introduction to the general theory of empirical risk minimization with an emphasis on excess risk bounds and oracle inequalities in penalized problems. In recent years, there have been new developments in this area motivated by the study of new classes of methods in machine learning such as large margin classification methods (boosting, kernel… machines). The main probabilistic tools involved in the analysis of these problems are concentration and deviation inequalities by Talagrand along with other methods of empirical processes theory (symmetrization inequalities, contraction inequality for Rademacher sums, entropy and generic chaining bounds). Sparse recovery based on l_1-type penalization and low rank matrix recovery based on the nuclear norm penalization are other active areas of research, where the main problems can be stated in the framework of penalized empirical risk minimization, and concentration inequalities and empirical processes tools have proved to be very useful. 80,24 €
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
29.07.2011
Sprache
Englisch
EAN
9783642221460
Herausgeber
Springer Berlin
Serien- oder Bandtitel
École d'Été de Probabilités de Saint-Flour
Sonderedition
Nein
Autor
Vladimir Koltchinskii
Seitenanzahl
254
Einbandart
Broschiert
Buch Untertitel
École d’Été de Probabilités de Saint-Flour XXXVIII-2008
Schlagwörter
62J99, 62H12, 60B20, 60G99, concentration inequalities, empirical processes, low rank matrix recovery, sparse recovery
Thema-Inhalt
PBT - Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
PBWL - Stochastik
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Transparenz & Sicherheit
Hersteller: Springer Nature Customer Service Center GmbH, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com
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