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Model Selection and Error Estimation in a Nutshell

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Éditeur :

Springer


Collection :

Modeling and Optimization in Science and Technologies

Paru le : 2019-07-17

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Description

Comment choisir le modèle axé sur les données le plus performant ? Comment estimer rigoureusement son erreur de généralisation ? La théorie de l'apprentissage statistique répond à ces questions en dérivant des bornes non-asymptotiques sur l'erreur de généralisation d'un modèle ou, en d'autres termes, en calculant la limite supérieure de l'erreur réelle du modèle appris uniquement à partir des quantités calculées à partir des données disponibles. Cependant, pendant longtemps, la théorie de l'apprentissage statistique n'a été considérée que comme un cadre théorique abstrait, utile pour inspirer de nouvelles approches d'apprentissage, mais avec une applicabilité limitée aux problèmes pratiques. Le but de cet ouvrage est de donner un aperçu intelligible des problèmes de sélection des modèles et d'estimation des erreurs, en se concentrant sur les idées derrière les différentes approches de la théorie de l'apprentissage statistique et en simplifiant la plupart des aspects techniques dans le but de les rendre plus accessibles et utilisables dans la pratique. Le livre commence par présenter les travaux fondateurs des années 80 et inclut les résultats les plus récents. Il traite des problèmes en suspens et décrit les orientations futures de la recherche.
Pages
132 pages
Collection
Modeling and Optimization in Science and Technologies
Parution
2019-07-17
Marque
Springer
EAN papier
9783030243586
EAN PDF
9783030243593
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
1
Nombre pages imprimables
13
Taille du fichier
2161 Ko
Prix
94,94 €
EAN EPUB
9783030243593
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
1
Nombre pages imprimables
13
Taille du fichier
7178 Ko
Prix
94,94 €

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