Couvre les méthodes du noyau dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur le surajustement, la sélection du modèle, la validation croisée, la régularisation, les fonctions du noyau et la SVM.
Discute de l'application du théorème principal à la régression des moindres carrés dans une RKHS, en se concentrant sur LR de la borne de Rademacher et la constante de Lipschitz.
Déplacez-vous dans le biais spectral des réseaux neuronaux polynômes, analysez l'impact sur l'apprentissage des différentes fréquences et discutez des résultats expérimentaux.
Discute des méthodes du noyau, en se concentrant sur les surajustements, la sélection des modèles et les fonctions du noyau dans l'apprentissage automatique.
Couvre l'expansion des fonctionnalités polynomiales, les méthodes du noyau, les représentations des données, la normalisation et la gestion des données déséquilibrées dans l'apprentissage automatique.
Explore l'application de l'apprentissage automatique dans la dynamique moléculaire et les matériaux, en mettant l'accent sur la création de caractéristiques significatives et l'importance de la généralisabilité.
Couvre l'estimation de la densité du noyau axée sur la sélection de la bande passante, la malédiction de la dimensionnalité, le compromis entre les biais et les modèles paramétriques et non paramétriques.
Explore les statistiques non paramétriques, les méthodes bayésiennes et la régression linéaire en mettant l'accent sur l'estimation de la densité du noyau et la distribution postérieure.
